TensorFlow

一、核心功能模块1.多模态图像采集模块支持根据产品材质定制成像方案，可灵活选用可见光、红外、激光、超声波等多类成像传感器，适配金属、玻璃、透明薄膜、高反光工件等不同检测对象。内置工业相机、定制化光源的智能控制单元，可自动调节光源亮度、触发模式，针对复杂工业环境做抗反光、抗干扰优化，最高支持5微米级的

前后端分离架构设计与核心开发：基于FastAPI构建高性能后端服务，使用Vue3开发响应式前端管理界面。通过RESTfulAPI实现前后端解耦，独立完成用户认证、文档管理、问答会话等10+核心接口设计与实现。结构化数据与向量数据双存储架构：使用MySQL存储用户信息、文档元数据、对话历史等结构化数据

开发一款融合计算机视觉、嵌入式系统与人机交互的智能台灯，实现健康坐姿监测、护眼照明与多模态交互。核心闭环为“视觉感知—智能决策—机械执行”，在树莓派5上高效部署YOLOv8n与MediaPipe模型，集成DeepSeek语言模型实现语音交互，达到实时性能。

主要分为1.边缘计算设备，作为本地的计算核心，部署LLM，Mcp服务，语音交互工作流，深度学习的算法模型检测等。2.控制器，基于Esp32s3过uart串口与边缘计算设备通信，传输数据调用mcp服务控制机器人的休眠状态，功放开启等

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，