项目名称：机械臂非结构化抓取——视觉感知与实机联调
项目描述：面向协作机械臂在非结构化场景下的目标定位与稳定抓取需求，负责视觉感知链路的算法与工程实现。完成相机标定与手眼关系校验流程脚本化，基于深度学习完成目标检测/实例分割与后处理，输出抓取候选区域与约束信息；结合深度或 ROI 策略降低误检，编写离线评测与在线可视化工具。使用 Python、OpenCV 与深度学习训练推理框架，在 Linux 环境下完成多轮实机联调与问题定位，沉淀可复现配置、评测记录与联调说明，抓取成功率与感知时延达到课题约定指标。

项目名称：视觉反馈下的机械臂轨迹修正与规划验证
项目描述：针对示教或规划轨迹在执行中受安装误差、负载与环境扰动影响的问题，搭建视觉反馈闭环原型并完成仿真与实机对比验证。实现稳定视觉跟踪与坐标变换，将图像空间误差映射为末端或关节空间修正量，与既有运动规划或插补模块对接；提供参数化配置与实验数据归档，支持版本对比与回归用例。技术栈为 Python、OpenCV、几何与运动学相关计算及轻量桌面调试界面，在仿真与实机环境完成多组对比实验，末端位姿误差与系统稳定性较基线方案明显改善。

项目名称：养殖险牛猪个体识别与边缘部署
项目描述：面向保险验标与理赔场景，实现牛、猪脸部检测与个体识别，适配栏舍与户外成像。完成模型训练评测、部署于查勘终端或场区边缘设备，支持弱网离线识别与结果回传。