项目描述：为解决AOI基于标准资料寻找采集图缺陷存在的假点误报现象，将AOI设备检测到的缺陷通过深度学习图像算法进行缺陷真假点复筛。由Python端主要负责AI模型的训练，利用TorchSharp和保存权重将AI模型迁移至AOI软件的.Net平台测试，目前测试结果能够证明AOI+AI升级能够有效减少缺陷假点误报率。

项目描述：使用Razor+Vue完成前端页面，后端采用MVC三层架构，基于Asp.Net Core实现后端，使用RabbitMq消息队列，SignalR实现实时通信 使用EntityFramework从SqlServer读写数据。

项目描述：使用 WPFWPFWPF，Winform inform进行 桌面端 应用 开发 ，使用 ippipp 、halcon halcon 、opencvopencv 进行 机器视觉算法 机器视觉算法 机器视觉算法 的设计， 设计， 包括 Mark 圆 点检测， 脏点 判断 ，线路板 ，线路板 粘板判断 ，线路板 线路板 图形 特征 点区域提取 区域提取 方法 等方法 。