openCV

1.数据处理模块：支持Excel试验数据导入、异常值清洗、数据集划分，搭配RSM响应面法生成虚拟样本实现小样本数据增强；2.建模预测模块：搭建BP-ANN神经网络模型，可自定义隐藏层神经元数量，完成材料抗压强度等指标回归预测，输出R²精度评价指标；3.多目标优化模块：基于响应面模型开展配合比参数优化

1.云图获取模块（downloader.py）：支持Mock模式和真实卫星API双模式切换。Mock模式用OpenCV生成红蓝半图+白云带的合成图像用于开发调试；真实模式通过requests从ZoomEarth/FY-4A等公开接口下载云图，内置指数退避重试（2^n秒）和HTTP4xx/5xx分类处

a.项目有哪些具体功能模块：设备/芯片参数配置、串口通信与温控联动、实时图像采集与显示、图像校正与处理、常规指标测试、非线性测试、离线数据回放复测、测试结果管理、Excel/TXT报表导出。b.项目的主要功能描述：系统支持采集原始图像数据，完成单点/两点校正、噪声、响应率、NETD、盲元率、动态范围

技术栈：MATLAB神经网络+C++QtGUI输入（6个）：贴片图号、速度、高度、压力、芯片压力、时间输出（4个）：角度、平行度、覆盖率、高度模型效果：160组样本训练，R²=0.9048界面：科技风可视化界面简单说就是用神经网络预测贴片机能做到的质量效果，帮工厂提前发现问题、优化参数。

完成高性能半导体晶圆处理算法软件框架，实现：1）高通量2D图像处理及3D点云处理任务工作流；2）高性能CUDA、Triton算法实现2D图像处理及点云处理；3）机器学习、深度学习缺陷处理；

采用C语言开发了下位机系统控制软件，采用C#语言开发了Windows应用界面，实现的发射光谱的测量分析功能。控制激发源激发元素的发射光谱，通过CCD采集信号，完成数据处理分析，得到最终测量结果。

需要监控桌面应用的实时显示情况，又不能实时在电脑前，因此开发了一个桌面录屏工具，实现实时监控功能，并且支持视频的逐帧读取，并导出指定帧数的视频图片，或标记图片，或修改图片

因为没有适合的软件去将pdf文件转图片的功能，就自己开发了一下，可以将pdf文件按页转成图片，支持转成多种格式的图片，如bmp、jpg、png;并支持图像旋转、缩放功能等