openCV

系统以模块化思想构建，主要包括以下功能与核心模块：1.核心监控功能：◦渣土体积实时计算：基于激光雷达扫描的断面点云数据，结合算法模型实时计算渣土截面积与累计体积。◦数据可视化看板：提供实时体积曲线、历史数据查询、报警信息（如超限）展示等界面。2.核心支撑模块：◦硬件驱动与数据采集模块：基于统一的通讯

轻量化视觉识别模块：基于C++部署的YOLOv5模型，实时识别特定靶标。激光特征提取模块：采用OpenCV的Blob分析，通过自适应阈值与形态学处理，实现光斑质心亚像素级定位（误差

1.通过流水线控制实现电流互感器周转箱出库拆垛，互感器上料，互感器外观机器视觉检查，绝缘电阻测试，工频耐压测试，二次绕组匝间绝缘强度测试，基本误差测试，打印贴标，分拣装修，周转箱叠垛入库的全过程自动化；2.项目集机械、电气、软件、测量以及机器视觉技术于一体，控制系统采用分布式控制，基于Profibu

1.GIS系统: 厂区三维地图展示使用全数字化三维建模方式建模，接入厂区治理设备、监测设备、DCS数据、在线监测CEMS数据、视频监控图像，监控设备在地图上进行呈现;支持POI点位数据叠加，能直观展示厂区三维地图及主要监测点位位置及状态;污染空间分布热力展示。2.无组织:排放源清单展示:无组织排放源

项目聚焦于解决三个具体问题：首先，实现标注任务的自动化分配和流程追踪，提升管理效率；其次，建立多级审核机制，确保标注质量满足客户要求；最后，提供数据看板和异常追溯能力，支持精细化运营。标注效率提升5倍，显著降低人力成本；标注准确率达到98%以上，客户满意度提升；项目进度可视化，交付延期风险降低50%

项目包含3大核心功能模块，覆盖“媒体输入-缺陷检测-数据管理”全流程：多媒体输入模块：支持实时摄像头采集、单张图片导入、本地视频解析三种输入方式，适配产线实时检测、离线样本分析等不同场景。智能缺陷检测模块：自动对输入帧做灰度化、自定义二值化处理（基于95%亮度分位数动态调整阈值）；提取图像中间500

包含课程管理、用户管理、教学资源管理、学习数据统计等功能模块。机构可通过系统管理课程和教学资源，用户可在线学习课程，系统支持学习数据的统计分析，为机构教学提供数据支持。

1.数据库模块。保存产品信息，异物缺陷信息。2.通信模块。负责上位机与下位机的交互通信。3.人机交互模块。负责人机交互。4.算法模块。负责3D点云下的异物检测预与测量，2d场景下的异物分类。

红枣检测系统主要是用于检测红枣表面是否有脱皮、凹黑等颜色不均匀现象，并将这类产品作为不良品剔除。由于红枣呈球状，因此该系统主要是用于检测工位上固定旋转的红枣是否为不良品。 本方案主要在Linux下用Qt开发并部署到jetson nano中，算法主要使用百度EasyDL进行训练，通过控制运动控制卡及相机来控制多个轨道中的红枣，实现红枣的分类。

本系统主要为LED点胶机设备提供控制系统，实现LED支架定位及全自动点胶。 该系统通过深圳众为兴8948运动控制卡和深圳升立德9014运动控制卡分别控制4个伺服电机和4个步进电机 以及若干电磁阀、光电信号等实现LED支架的自动上料、视觉定位、自动点胶和自动下料等功能

1、实现海康、大华、ffmpeg视频解码。 2、基于qt进行解码显示。 3、完成yuv的gpu渲染。 支持海康客户端拉流模式，和海康推流模式。支持大华拉流模式和大华拉流模式。后续增加对天地伟业，宇视，苏州科达等主流厂商支持。