CMake

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。

1.实时波形显示与伤损定位基于QtC++设计多线程并发框架，Sqlite数据库,集成硬件PCB，实现PCB的配置和控制，以及数据的接收，实现80通道数据实时采集与波形绘制硬件集成，根据编码器脉冲信号，对裂痕位置进行毫米级定位，支持多个临近伤损的自动合并算法2.深度计算与报表生成根据探伤峰值数据，结合

架构设计采用高内聚设计思想，将探伤检测核心功能与外部接口（FTP、MES、PLC等）统一集成到单一UI界面入口，形成完整闭环的探伤检测解决方案。80通道并发处理基于QtC++设计多线程并发框架，实现80个通道的并行数据采集和处理。通过合理的线程池设计和资源调度，确保高负载下系统稳定运行，数据不丢包、

本项目脚手架快速搭建web服务。基于epoll/poll/select + c + cmake +react19 +vite 5 +antd。 本项目特点：基于epoll，轻量级，资源消耗少，跨平台（linux/windows）。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。 分前后端项目代码，源代码少，vite和cmake一条龙构建。

使用c++ 和QT开发桌面软件程序,使用opencv处理摄像头输入图片,使用Local Color Correction using Non-Linear Masking算法对图像进行自动矫正,然后输出