项目简介：使用YOLOv3算法对矿石中泥块的进行目标检测，便于之后的自动化剔除泥块。
项目职责：技术架构：Qt+keras+ opencv+tensorflow+numpy+labelImg+YoloV3神经网络 主要工作：系统人机交互界面的开发，系统功能包含：图片检测、视频检测、工业相机实时检测。 1.使用多线程实现视频识别和图片识别，防止识别时窗口界面卡顿。 2.使用迈德威视工业相机sdk来完成现场的实时检测。 其他工作：Yolov3算法的部署、数据的标注与模型的训练。

项目简介：该项目通过串口连接下位机，可以进行对下位机发过来的数据进行管理。
项目职责：技术架构：Qt+QtCharts 主要内容： 串口管理。串口数据的发送，接受的串口数据的校验与显示，可以分行或以16进制显示所有数据包，对所有收发的数据进行计数，可以定时连续发送数据包。 图表显示。对向下位机的发送命令进行组包，对来自下位机的电压数据的解包和折线图显示，可以缩放、上下拖动折线图。