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上位机项目展示

news 2025/9/22 8:54:02

项目简介

本项目旨在为多种先进的视觉检测算法提供一个通用、稳定且高性能的上位机平台。我独立负责该平台的设计与开发，它作为硬件控制中心和用户交互界面，无缝集成了偏振相机等多种硬件，并为外部Python算法模块提供了统一的调用、管理和结果展示框架。

我的职责：平台架构与全栈开发

作为该上位机平台的唯一开发者，我的核心职责包括：

核心技术实现

1. 高性能相机控制与实时显示

平台的核心是高性能的相机控制模块，它能保证在高帧率下稳定采集数据且不阻塞UI。

实现细节：
- 直接调用相机IMV SDK C++接口，实现相机连接、参数的动态读写（如曝光、增益）等底层控制。
- 关键设计：为解决UI卡顿问题，我设计了生产者-消费者模型的多线程架构：相机回调函数（生产者）在高频专用线程中将图像帧放入一个线程安全队列 TMessageQue，而一个独立的渲染线程（消费者）从中取出数据进行显示，主UI线程完全不受影响。
图1：偏振相机实时控制 - 我开发的控制面板，可实时调节硬件参数，并通过独立渲染线程流畅显示视频流与多角度分析图。

2. 灵活的模块化与跨进程架构

平台被设计为一个开放式框架，可以方便地集成不同的检测功能模块。

实现细节:
- 主界面采用QStackedWidget管理各个功能模块，实现了清晰的UI导航逻辑。
- 关键设计：通过Qt的QProcess模块，C++主程序可以异步启动和管理外部的Python算法脚本。同时，利用QFileSystemWatcher监控Python脚本输出的结果文件和日志，实现基于文件系统的单向数据通信，从而将算法的计算过程与主平台完全解耦。
图2：模块化主界面与检测模块 - 我设计的UI框架，用户在界面上操作（如点击“检测”），平台则在后台调用相应的Python脚本，并实时将算法返回的结果图像和数据显示在界面上。

** 其他模块展示 **
1.钢丝绳检测

2.多孔相机

3.高光谱相机

4.漏油检测

技术挑战与解决方案

挑战：高帧率（如30FPS+）相机数据流直接在UI线程处理会导致严重卡顿。
解决方案：如上所述，我设计了采集-缓冲-渲染分离的多线程架构，从根本上解决了实时数据显示的性能瓶頸。
挑战：如何让算法团队独立更新模型，而无需重新编译整个上位机软件？
解决方案：我设计的C++/Python解耦架构完美解决了此问题。算法的任何改动仅涉及Python脚本，上位机平台保持不变，极大地提升了开发和部署效率。
挑战：如何优雅地处理不同相机、不同算法模块的UI和调用逻辑？
解决方案：我采用了面向对象和模块化的设计思想，为每种功能都创建了独立的UI文件和处理逻辑类，使得代码结构清晰，易于维护和未来扩展。