openCV

系统基于多目相机完成溜井扫场与标定，结合目标检测算法识别石头、破碎机、栅栏、车辆、人员等目标信息；下位机根据识别结果完成自主路径规划、破碎、推石、扫石及人员/车辆避障，并通过CAN通信控制破碎机执行作业；上位机实时接收并展示破碎次数、人员进入次数、车辆进入次数、石头层高等关键数据，同时支持多路RTS

OCR识别：实现驾驶证/行驶证/银行卡等通用证照识别，以及钢材标签、采购合同、授权委托书等定制化文本识别，已在公司内部全面推广使用RPA流程自动化：完成财务场景13家银行流水自动获取，大幅提升财务工作效率计算机视觉：落地钢材表面缺陷检测、仓库车辆出入库管控、加工中心钢卷自动上卷等工业视觉项目预测算法

本项目基于PointNet/PointNet++实现点云的高精度分割与分类，核心功能覆盖全流程开发。搭建Ubuntu+PyTorch环境，支持点云数据加载、预处理、标注、训练与推理；借助CloudCompare完成点云裁剪、标注、合并与导出，实现自定义数据集制作；通过脚本自动分离点云坐标与标签，构建

1.基于ROS2Humble搭建机器人通信框架，实现多节点分布式开发，支持传感器数据实时采集与传输；2.集成YOLOv8目标检测算法，实现对行人、车辆、障碍物等多类目标的实时识别与跟踪，检测帧率稳定在30FPS以上；3.提供目标坐标输出、ROS话题发布功能，可直接对接机器人导航、避障等上层模块，支持

基于无人机搭载高清视觉采集设备，结合计算机视觉算法实现河道水面垃圾、漂浮物、河道边波破损、排污口异常等问题的自动化巡检、识别与定位。最终通过wed端实现巡检结果与实时展示与数据统计，为水利河道管理提供数据支持。

使用文本CLIP嵌入差异匹配图像CLIP嵌入差异，预测潜在空间中的编辑方向；并在潜在代码及图像层面分步解耦。用户给定一张人脸图片以及任意想要编辑的人脸属性，系统可输出自然的编辑结果图。

具体功能模块：包含缺陷检测、模型管理、模型训练、数据统计四大核心模块。主要功能描述：缺陷检测支持单张PCB图片上传实时检测、多张图片批量处理，可在原图上可视化标注缺陷位置，同时支持置信度阈值配置以平衡检测精度与召回率；模型管理可加载自定义训练的YOLOv8模型，支持导出ONNX、TorchScrip

对此需求搭建了神经网络模型，用fab厂提供的工艺参数与传感器采集数据作为数据集，搭建神经网络预测在某工艺参数与实时传感参数下，会长出的晶体直径为多少，在具备足够的实时预测精后，应用于工业晶棒生产以获得具有稳定直径的晶棒

1、项目有哪些具体功能模块：系统包含实时手语检测模块、手势学习模式、数据记录与分析模块、声音反馈系统、手势序列识别模块、用户界面模块和配置管理系统。实时检测模块通过摄像头捕捉手部动作并识别26种标准手势；学习模式提供交互式手势教学；数据记录模块保存识别历史用于分析；声音反馈提供实时提示；序列识别能检

开放域视觉定位：支持通过自然语言指令，在图像中定位任意指定的物体、人物或场景元素。思维链增强推理：利用大模型的内在推理能力，通过多步思考提升复杂场景下的定位准确性。参数高效微调：采用LoRA技术对Qwen2.5-VL-7B模型进行微调，仅训练少量参数即可显著提升在目标领域的效果。完整训练流水线：实现