【《使用Qt Quick從零構建AI螺絲瑕疵檢測系統》系列簡介】

本系列是一個面向工業應用的Qt 6項目實戰教程，使用Qt最新的QML技術。我們將從零開始，以博客文章的形式，手把手帶您完整構建一個功能完備的AI視覺檢測軟件。內容覆蓋QML界面、C++后端、OpenCV視覺處理、YOLOv8模型訓練與部署，直至串口、HTTP通信和跨平臺部署。每篇文章都是一個獨立可復現的學習單元，旨在幫您掌握從算法研發到軟件產品化的全棧能力，無縫對接企業級項目需求。

第一部分：基礎入門與項目啟航

• 第1篇： 啟航：你的第一個工業視覺應用

  • 核心內容： 介紹項目目標，解析技術棧，并手把手帶領讀者完成開發環境搭建（Qt Creator + MSVC），最終成功運行一個“Hello World”級的Qt Quick程序。
    

• 第2篇：C++基礎：構建程序的堅實骨架

  • 核心內容： 以Qt控制臺程序為例，快速掌握變量、函數、類和Qt核心的信號槽機制。每個知識點都配有可獨立運行的精簡示例。

• 第3篇： QML入門：像搭積木一樣構建UI

  • 核心內容： 學習QML基礎語法、常用組件（Window, Rectangle, Image, Button）和布局方式（Row, Column, Anchors），搭建出項目的主界面靜態框架。

• 第4篇：前后端聯動：打通QML與C++的任督二脈

  • 核心內容： 講解MVVM架構思想，并通過setContextProperty將C++對象暴露給QML。實現點擊QML按鈕，調用C++函數并返回結果，完成前后端的首次成功“對話”。

第二部分：核心視覺算法開發

• 第5篇：集成OpenCV：讓程序擁有“視力”

  • 核心內容： 在Qt項目中配置和引入OpenCV庫，實現cv::Mat與QImage的相互轉換，并在QML界面上加載并顯示一張本地的螺絲圖片。

• 第6篇：傳統算法實戰：用OpenCV測量螺絲尺寸

  • 核心內容： 使用OpenCV的二值化、輪廓發現等經典函數，對螺絲圖片進行處理，計算其長度、寬度等幾何參數，并判斷是否合格。引出傳統算法的局限性。

• 第7篇：AI賦能(上)：訓練你自己的YOLOv8瑕疵檢測模型

  • 核心內容： 介紹目標檢測基本概念。重點講解如何使用LabelImg等工具標注螺絲瑕疵數據，并編寫Python腳本，調用Ultralytics庫訓練一個YOLOv8模型，最終導出為ONNX格式。

• 第8篇：AI賦能(下)：在Qt中部署YOLOv8模型

  • 核心內容： 使用OpenCV的DNN模塊，在C++中加載上一篇訓練好的ONNX模型。對輸入的圖像進行推理，解析模型的輸出，并在圖像上繪制出瑕疵的邊界框和標簽。

第三部分：模擬完整工業流程

• 第9篇：接入真實硬件：驅動USB攝像頭

  • 核心內容： 使用Qt Multimedia模塊中的QCamera和QVideoSink，捕獲USB攝像頭的實時視頻流，并將其穩定地顯示在QML界面上，實現對真實物體的動態檢測。

• 第10篇：模擬PLC通信：玩轉串口(Serial Port)

  • 核心內容： 講解Qt SerialPort模塊的使用。編寫一個“虛擬PLC助手”（QML版），通過虛擬串口發送“拍照”指令給主程序，主程序在檢測后回傳“OK/NG”結果。

• 第11篇：數據上報MES：與FastAPI服務器的HTTP通信

  • 核心內容： 介紹Qt Network模塊。將檢測結果封裝成JSON格式，通過HTTP POST請求，上報給一個用Python FastAPI搭建的超輕量級本地Web服務器。

第四部分：軟件打包與高級特性

• 第12篇：專業部署：打包你的Windows應用

  • 核心內容： 講解Release編譯，并使用官方的windeployqt工具自動收集所有依賴項（DLLs, QML文件等），最終通過Inno Setup創建一個專業的.exe圖形化安裝包。

• 第13篇： 跨平臺之旅：部署到Linux與國產系統

  • 核心內容： 在Ubuntu環境下編譯項目，并使用linuxdeployqt進行打包。重點講解在國產操作系統（以麒麟為例）上部署的注意事項和適配要點。

• 第1.4篇：終極功能：實現程序的在線自動更新

  • 核心內容： 在FastAPI服務器上增加版本檢查API。在Qt客戶端中編寫檢查更新、下載新版安裝包、并啟動外部安裝程序的邏輯，為我們的應用畫上一個完美的句號。