程序聚合 软件案例 键盘的薄膜线路板AOI检测程序

键盘的薄膜线路板AOI检测程序

2026-10-05 21:43:08
行业:工业互联网
载体:Windows应用
技术:C++、Phalcon、Qt、SQLite

业务和功能介绍

Qt框架集成Halcon机器视觉库、工业相机等开发环境,利用第三合作方开发的视觉检测模型,对客户生产的键盘的薄膜线路板等产品进行机器视觉方面的检测。具体流程:
1 通过工业相机对流水线上产品有序、持续的拍照取图。
2 通过Halcon机器视觉库、第三合作方开发的视觉模型等,提取图片中的缺陷区域,展示在主窗口
3 保存相关图片,并将检测相关数据保存在数据库,可以根据需要随时将历史数据提取出来展示在主窗口,方便追溯检测结果

项目实现

过Qt集成工业相机、Halcon视觉库等,对例如键盘的薄膜线路板等产品进行像素级的比对检测。主要流程如下
1 相机取图。集成工业相机相关的SDK,控制相机进行持续、有序的拍照取图
2 建立模板。用相机取到的图或者客户提供的CAD电子图、或者是标准的本地模板图等,利用HalconCpp视觉库提供的画框、裁剪等相关函数,选取图片上特征较为明显的元素画定位框,通过CreateShapeModel或者CreateNccModel等方式生成定位模板,计算并保存相关的仿射变换参数,作为后续检测定位、矫正的依据;然后用画框函数框选图片中的有效检测区域并保存下来作为检测区域参数
3 通过Halcon库中的灰度图转换、二值化、去噪、滤波、特征筛选等等相关的技术,提取图片中的字符区域,并提供操作接口使得客户可以手动添加漏掉的区域和手动删除误判的区域,然后将这些区域保存为建模参数,方便后续检测时过滤掉这部分区域的检测。对一些线路密集或者其他检测参数需要特殊设置的区域,手动框选作为特殊检测区域,并保存为模板参数
4 为提高检测效率,将完整的检测图片分割成若干个小图,方便后续可以对每个小图开启一个线程进行相关检测,并将分割的区域等参数作为建模参数保存起来
5 检测图片预处理,通过相机持续取图给到检测线程,检测线程收到图后,先根据建模时确定的定位框框选的特征区域,通过FindNccModel或者FindShapeModel等方式对需要测试的图片进行定位矫正,然后用建模时保存的参数进行建模类似的操作,确定跟建模模板相同的检测范围、字符蒙版区域、特检区域,然后进行图片膨胀、分割小图等操作,将图片处理成跟建模的模板相同的小图
6 根据分割成的小图数量,对每个小图分别开启一个线程进行检测。将检测小图和对应的模板小图进行像素级别的比对,寻找二者像素差值超过预设的阀值范围的区域,将这些区域作为初检缺陷范围输出,作为后续检测对象。
7 将上一步初检输出的缺陷区域,根据预设的灰度、面积等参数,剔除其中小于预设参数的部分缺陷,并将剩余的缺陷作为最终缺陷输出
8 将最终缺陷展示在主窗口,保存相关检测图片,并将相关检测数据存入数据库备查

示例图片视频


码到功成
5天前活跃
方向: 后端-C++、前端-小程序、
交付率:100.00%
相似推荐
学生综合素质测评系统-学生综合素质测评系统
面向高校、职业院校,用于落实学生综合素质评价改革,替代传统纸质填表、人工汇总打分模式。 1. 学校教务处/学工处:统一制定综合素质评价指标、发布测评任务、审核学生申报材料,汇总全院测评数据,导出报表用于评奖评优、推优入党、毕业鉴定。 2. 辅导员/班主任:查看班级学生申报记录,审核学生提交的活动证明、奖惩材料,给学生打分评语,快速统计班级测评结果。 3. 在校学生:线上填报个人综合素质材料,上传获奖证书、社会实践、志愿活动、文体活动等佐证,查看测评得分与排名。 4. 二级学院:对本学院学生测评数据进行统计分析,掌握学生德育、实践、文体发展情况,辅助学生管理工作。
推优评价系统
项目背景和目标 高校推优(推荐优秀团员作为入党积极分子)工作长期依赖 Excel 和纸质材料,存在几个痛点: 评分口径不统一:不同班级、不同团支书对同一份文件的理解不同,算出来的分数不一致。 材料收集散乱:入党申请书、学习心得、活动证明分散在微信群、邮箱、纸质档案中,难汇总。 推优依据不透明:学生不知道自己的分数怎么来的,容易产生争议。 数据无法沉淀:每学期的推优数据难以跨期对比、难以追溯。 目标: 做一个面向高校党建推优场景的量化评分系统,把"分数怎么算"标准化、"材料怎么交"线上化、"评分依据"透明化。 软件功能 系统有四种角色: 角色 主要功能 学生 上传入党申请书、学习心得;查看自己的推优总分和分项明细 班级团支书 录入本班学生的思政课成绩、群众评议分、缺勤次数 教师 查看本学院排名、导出成绩数据 管理员 用户管理、班级填报解锁、数据中台同步、孤儿文件清理、审计日志 核心功能 推优总分自动计算:把"政治理论与表现(40 分)+ 实践与创新(30 分)+ 群众评议(30 分)"三部分,按规则自动算分。 数据中台积分同步:对接学校数据中台的积分认定接口,自动拉取学生的活动、获奖、志愿服务记录,作为评分的客观依据。 材料上传与管理:学生上传入党申请书、学习心得,后端用签名 URL 保护文件访问。 班级填报闭环:团支书录入班级数据,24 小时后锁定,管理员可解锁。 排名与导出:教师查看本班/本院排名,导出 CSV。 业务流程: 学生登录——上传材料——系统自动计算得分 团支书登录——录入班级数据——提交——24h锁定 管理员登录——同步数据中台——管理用户——解锁填报——导出数据 功能路径描述: 学生:登录 ——首页(查看总分和分项)——理论研学与思考(上传材料)——材料保存后自动重算分数 团支书:登录 ——录入成绩 ——选择班级 ——填写思政课成绩/群众评议/缺勤 ——24 小时内可修改 登录 ——首页(查看排名)——选择班级 ——查看排名 ——导出 CSV 登录 —— 管理首页 ——用户管理 / 班级填报管理 / 数据中台同步 / 孤儿文件清理 / 审计日志
智衍·岗位能力图谱平台
一、立项背景与目标 从"人口红利"转向"人才红利"的关键期,数字经济增速远超人才培养周期,劳动力市场出现严重结构性矛盾:企业端新兴岗位招不到合适的人,求职者端职业路径模糊、技能需求动态性强,技术端传统关键词匹配无法回答"技术A爆发会导致岗位B产生哪些新技能需求"。 核心痛点集中在三个难题:新兴岗位发现与定义、数据质量与幻觉防控、精准匹配与差距分析。 项目目标是构建一套数据驱动的智能决策系统,以岗位和能力为核心实体、以知识图谱为知识载体、以大模型为推理引擎,实现"新岗位发现、能力图谱动态更新、全景可视化、人岗匹配诊断、改进建议与学习路径"的全链路闭环。 服务对象覆盖三类:求职者获得匹配度诊断与个性化提升路径,企业HR实现岗位能力可视化与JD结构化管理,平台运营方完成多源数据治理与图谱演化追踪。 二、软件功能与核心模块 系统采用双角色权限模型,普通用户与管理员登录后导航菜单动态渲染,共九大模块。 普通用户与管理员共同开放六个模块。首页门户是品牌落地页,展示平台价值、六大核心能力、技术架构与数据处理五步链路。工作台是数据总览入口,聚合核心指标卡、岗位-能力图谱、能力雷达、演化时间轴、技能热度趋势、新兴技能前十、热门技能排行、岗位对比。知识图谱以岗位、技能、知识三类节点与带权关系边构成领域图谱,支持多维筛选、四种布局切换、节点详情查看。演化分析回答哪些技能在兴起、哪些在衰退、岗位能力如何随时间迁移,含趋势曲线、演化历史、兴衰前十、事件时间线、迁移桑基图。对比分析支持两岗位横向量化对比,含信息卡、五维雷达、技能差异表、薪资对比、转型路径。岗位匹配完成上传简历、AI提取技能、匹配度打分、能力雷达对比、技能差距分析、学习路径推荐的完整闭环。仅管理员可见三个模块。数据管理覆盖文档管理、网站管理、岗位采集、城市管理、城市代码映射、数据质量评估、操作日志七个页签。实体消歧将原始实体名归一化为标准名称加别名,覆盖岗位、技能、公司三类。系统设置配置AI模型、图数据库、通知与系统信息。 三、业务流程 端到端主流程为:多源数据采集、信息抽取、实体消歧、图谱构建、动态演化分析、人岗智能匹配。 文档入库流程为:上传文档、服务端解析、质量评估、确认入库、进入图谱数据源。招聘采集流程为:配置网站、选择省市与岗位、发起采集生成批次、爬虫抓取JD、质量评估、沉淀为图谱输入。人岗匹配流程为:上传简历选岗位、解析提取技能、多维度打分、输出匹配度与学习路径。 四、功能路径描述 普通用户路径为:登录后浏览知识图谱,筛选布局并点击节点看详情;分析技能演化,切换粒度查看兴衰前十与桑基图;对比两岗位,选A与B查看雷达与差异表;进行人岗匹配,上传简历选岗位查看匹配度与学习建议。 管理员路径为:进入数据管理,上传入库文档并质量评估;岗位采集选网站省市查看批次详情;实体消歧维护标准名称与别名;操作日志审计。
在线选课系统
面向学生与教务管理场景的在线选课系统,解决传统线下选课效率低、课程信息不透明、人工排课易出错的问题。核心功能包括:课程浏览与检索、在线选退课、选课规则校验、个人课表可视化、课程推荐。业务流程为:学生在选课开放周期内查看课程余量,提交选课申请,系统自动校验学分上限、先修课程与时间冲突,通过后写入个人课表并实时扣减课程容量;退课后容量自动回补,支持多轮补选
“华研慧学”小程序
一、立项背景和目标 本项目属 K12 教育科技 / AI 智慧教育 / 家校共育赛道。在"教育数字化""AI 赋能教育"趋势下,教育平台由"卖课"转向"数据驱动的个性化学习服务"。"华研慧学"即在此背景下构建的 AI 学习平台,本项目是其面向学生家长的微信小程序端。 立项旨在解决家长对孩子学习「**看不见、看不懂、跟不上**」的痛点:学情不透明、报告黑盒化、错题难沉淀、缺乏规划闭环、触达门槛高。目标是让家长实时、清晰、可执行地掌握孩子学习情况,打通"学生学→平台诊断→家长监督"的家校协同闭环,提升平台用户粘性与付费转化。 服务对象:K12 学生家长,覆盖小学/初中/高中全学段(一至高三 12 个年级)及语文、数学、英语、物理、化学等全学科。 二、软件功能与核心模块 共 7 大核心模块,采用主包 + 分包架构: 1. 首页(学习情况):以「周对比/周环比」呈现数据采集、规划练习、新增错题、学习视频四项指标,并提供四大分析入口。 2. 学生管理:学生列表、扫码添加、绑定/解绑/切换学生。 3. 诊断报告:列表 + 详情,含个人情况、能力总评、答题情况、掌握状态、提升建议五维度。 4. 学习报告:列表 + 详情,含学习总评、学情诊断、发展追踪三维度。 5. 学习规划:列表 + 新旧两版详情,结合错题/试卷生成个性化规划。 6. 错题集:按来源/题型/难度/时间多维筛选,解析页支持数学公式(TeX/MathML)渲染。 7. 个人信息:家长信息查看修改、头像上传。 三、业务流程与功能路径 主流程:学生完成学校作业/试卷、平台练习 → 平台 AI 诊断与知识图谱分析(待下载→待提交→待批改→已批改)→ 家长微信登录、扫码绑定学生 → 查看学情数据与报告 → 依提升建议规划练习 → 形成"诊断→规划→练习→批改→再诊断"闭环。 典型路径:首页 → 选择学生 → 点选模块入口 → 报告/规划/错题集列表 → 详情页(筛选、公式解析)→ 返回总览。 登录路径:微信 `uni.login` 获取 code → 请求 `/parent-login/quick/register` → 缓存 token;接口返回 9/11/12 时自动重登。
帮助文档   Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服