刀片电池缺陷检测
案例介绍
刀片电池缺陷检测
案例介绍
主导开发了 刀片电池在线检测与视觉测量系统，采用 C++/Qt + OpenCV + Python + 深度学习 技术栈，实现了高精度、多功能检测与测量功能。我负责整体系统架构设计、Qt 界面开发以及深度学习模型的集成与优化，包括缺陷检测模型（如表面划痕、缺角、凹凸）和尺寸测量模型的 ONNX 转换、量化及嵌入式部署，在 NVIDIA Jetson Orin Nano 上实现实时推理。系统功能包括实时图像采集、刀片电池表面缺陷检测、厚度测量、间隙分析、多段线及圆形区域测量，并支持测量结果可视化、数据导出和报警提示。在项目中，我还完成了多线程数据处理、信号槽管理、性能优化以及 NPU 推理加速，确保系统在生产线高频率运行下仍能保持稳定、精准
案例图片
相似案例推荐
-
ai应用集成
1 多语言，中英文 2 用户注册与登录，积分管理 3 u
-
3d人像合成系统及商城
1 用户登录与注册 2 用户付费与积分管理 3 用户上传
-
深度学习
深度学习技术栈，融合神经网络、GPU加速与AutoML，贯通
-
AI-MCP Terminal
AI-MCP Terminal 是一个面向智能助手和自动化系
-
无线充电，大功率PCS电源，双向逆变电源
1.无线充电，通过 电磁感应或磁共振 原理，将能量从发射端线
-
EAP自动化系统
在近两年的时间里，对于半导体封测业务有了深刻的了解，系统对接
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
