openCV

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

项目包含“自主导航、商品识别、抓取执行、人机交互、系统监控”五大功能模块：机器人可在未知或半未知环境完成建图与定位，基于全局/局部规划实现巡航与避障；通过视觉模型识别目标商品并估计位姿；调用运动规划生成机械臂轨迹完成抓取/放置；支持语音或界面下发任务（如到达指定货架、抓取指定商品）；提供状态显示与异

系统采用C#/.NET平台开发，分层架构包括：控制层：与PLC、机械臂、扫码器、贴标机等硬件实时通讯；调度层：基于事件驱动的多线程时序引擎，实现多设备并发协调；视觉AI层：基于深度学习的药品识别、贴标校验、容量识别；业务层：完成医嘱导入、药品匹配、用户权限与日志追溯；监控层：集成视频流、语音播报与报

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

本方案面向工业 4.0 新型工厂，针对传统自动化产线中目标抓取、焊接、打胶等操作需预处理目标的痛点，实现无需人工调整的自动化作业，提升产线灵活性与效率。区别于市场常规方案，采用自主研发的机构光相机采集目标区域点云数据，结合自研算法实现目标的精准识别、定位与控制，具备非接触式测量、环境适应性强、无需目标预处理等优势，可适配多场景自动化生产需求。核心由机构光相机硬件、点云数据处理算法及自动化控制软件构成，通过自研光机电一体化技术，实现从数据采集到执行控制的全流程自主化。

本产品面向喜爱棋牌类游戏的玩家 相对于传统的棋盘图色识别，本方案使用YOLO的AI图像识别，可以识别桌面上任意窗口的棋盘状态。 后端的AI行为引擎使用深度残差神经网络和蒙特卡洛树搜索结合，实现复杂决策的行为输出。