项目包含域名批量导入、被动信息采集、数据存储、报表导出四大模块。可读取域名清单，被动收集DNS、SSL证书信息，自动整理资产数据，支持导出Excel报表。配套简单配置功能，仅针对客户自有资产采集，附带操作说明，帮助运维人员快速完成资产盘点工作。

床品类，基于Qt/C++开发嵌入式Linux上位机控制界面，实现设备状态监控、参数配置、数据采集、报警管理、日志记录、通信联调等功能。支持串口、网口通信，兼容TCP/UDP、Modbus等常用工业协议，界面稳定、响应及时，可独立完成从需求分析到交付部署的全流程。

包含图片上传模块、图像预处理模块、模型推理识别模块、结果输出与可视化模块。支持上传本地图片，自动完成图片尺寸归一化、降噪处理，调用训练好的深度学习模型进行类别预测，输出识别标签与置信概率，并展示可视化的识别结果

样本库管理 按「品类→版别」建库；导入标准样图后自动识别币缘、归一化；框选ROI可比对单个字，并可标记判别点（★）与细节笔画（◆）；一个版别可挂多张模板适应不同锈蚀程度批量识别比对 导入本地图片（可多选），与目标品类下全部版别逐一比对，输出相似度排名+是否命中可解释结果 列出该品类全部版式的得分明细

1.传统工作流模块（扫查，患者，成像，测量，注释，报告，回顾，存图），支持医师手动扫查切面，测量某些指标，存储结果，输出报告2.AI增强模块（智能降噪模块自动调节成像参数优化图像，自动测量算法优化复杂的测量工作流）3.简易工作流模块，用户仍然工作在传统工作流下，后台跑切面识别，质量评价，自动测量等算

基于C/C++与OpenCV库，采用CMake构建，独立设计并实现全部视觉处理与决策算法。图像预处理使用高斯模糊、Canny边缘检测及大津法（OTSU）二值化；通过最长白列法快速提取赛道中线，解决视野畸变与边界缺失问题；基于几何特征识别环岛、十字路口等赛道元素。运动控制采用PD算法驱动舵机，结合Si

通过ZeroMQ构建分布式流水线，集成YOLO目标检测与SAM2（SegmentAnythingModel2）实例分割，基于检测框中心点生成目标掩膜；docker分支将完整流水线容器化，Docker镜像经优化从77GB压缩至50GB。

系统包含拾取传送机构、垃圾单件化分离机构、视觉分类机构与抗浪助行机构：传送机构将海滩垃圾自动拾取送入箱体，单件化机构使堆叠垃圾逐个分离便于识别，端侧视觉完成垃圾类别判别，抗浪机构保证在近岸浪涌工况下稳定作业。整机为原型机，已在海滩场景完成多轮跑测，拾取连续作业未出现卡料。

系统包含五大核心模块：视觉模块（摄像头视觉识别与目标引导）；收集模块（叶轮造流聚拢、传动带运输、舱体收集）；导航模块（激光雷达建图与组合定位、矢量控制）；储存模块（垃圾储存舱体）；动力模块（多推进器推进、配重水箱，具备抗风浪与数小时续航能力）。整机为原型机，已在近岸水域完成动态作业验证。

1.位图导入与二值化处理，支持PNG/JPG/BMP常见格式▎2.位图转TSPL指令流生成引擎，处理打印位序与DIRECTION方向参数▎3.指令流逆向解码器：将生成的TSPL指令还原为位图▎4.自动回归验证：原图与还原结果逐像素比对，输出PASS/FAIL报告▎5.USB连接下发打印，支持打印机参