钢板缺陷智能检测系统（2025.3 - 2025.4）：
技术架构：基于Python+YOLOv8算法构建检测模型，集成Open CV图像增强技术（自适应直方图均衡化、形态学滤波），通过PyQt设计多线程PC端交互界面，支持图片/摄像头双模式检测。
核心贡献：
优化YOLOv8模型：引入注意力机制（CBAM模块），提升小目标缺陷检测精度至98.2%；
设计动态阈值分割算法：解决钢板反光干扰问题，误检率降低30%。

电缆故障检测闪测仪（2024.10-2025.01 | 西安华普电力设备制造有限公司）：
技术方案：基于STM32H749芯片设计μs级脉冲采集电路，利用LVGL开发触控交互界面，集成FreeRTOS多任务调度框架。
核心贡献：
优化信号处理算法：通过滑动窗口FFT分析波形特征，定位精度达±1米（行业标准为±5米）；
智能液位监控系统（2025.02-2025.04）：
技术方案：基于树莓派BCM2835平台开发，集成泡沫检测算法（OpenCV背景建模），通过WebSocket实现远程数据实时传输。
核心贡献：
设计低延迟架构：系统响应时间≤200ms，支持500+终端并发访问；
解决工业环境干扰：采用卡尔曼滤波优化传感器数据，误报率降低至1%以下；
客户价值：获某化工企业验收满分评价，并签订后续3期合作订单。

AI 模型平台二次开发与部署（2025.05）：
技术方案：基于Dify平台实现Deepseek大模型本地化部署，结合WorkFlow自动化生成MySQL数据可视化报表。
核心贡献：
设计动态预警机制：通过阈值联动分析，异常检测响应时间缩短至10秒内；
基于机器视觉的 Metal cassette 档杆开关状态检测系统（2025.1 - 2025.2）：
技术方案：采用YOLOv5构建检测模型，结合Open CV实现图像畸变校正与ROI区域提取。
核心贡献：
优化模型泛化能力：通过数据增强提升多光照场景准确率至97.5%；
设计轻量化前端界面：基于Open CV的GUI工具，操作响应时间<0.5秒；
客户评价：系统应用于汽车生产线，人工复检工作量减少70%，缺陷漏检率为0。