《使用Qt Quick从零构建AI螺丝瑕疵检测系统》——0. 博客系列大纲

【《使用Qt Quick从零构建AI螺丝瑕疵检测系统》系列简介】

本系列是一个面向工业应用的Qt 6项目实战教程，使用Qt最新的QML技术。我们将从零开始，以博客文章的形式，手把手带您完整构建一个功能完备的AI视觉检测软件。内容覆盖QML界面、C++后端、OpenCV视觉处理、YOLOv8模型训练与部署，直至串口、HTTP通信和跨平台部署。每篇文章都是一个独立可复现的学习单元，旨在帮您掌握从算法研发到软件产品化的全栈能力，无缝对接企业级项目需求。

第一部分：基础入门与项目启航

• 第1篇： 启航：你的第一个工业视觉应用

  • 核心内容： 介绍项目目标，解析技术栈，并手把手带领读者完成开发环境搭建（Qt Creator + MSVC），最终成功运行一个“Hello World”级的Qt Quick程序。
    

• 第2篇：C++基础：构建程序的坚实骨架

  • 核心内容： 以Qt控制台程序为例，快速掌握变量、函数、类和Qt核心的信号槽机制。每个知识点都配有可独立运行的精简示例。

• 第3篇： QML入门：像搭积木一样构建UI

  • 核心内容： 学习QML基础语法、常用组件（Window, Rectangle, Image, Button）和布局方式（Row, Column, Anchors），搭建出项目的主界面静态框架。

• 第4篇：前后端联动：打通QML与C++的任督二脉

  • 核心内容： 讲解MVVM架构思想，并通过setContextProperty将C++对象暴露给QML。实现点击QML按钮，调用C++函数并返回结果，完成前后端的首次成功“对话”。

第二部分：核心视觉算法开发

• 第5篇：集成OpenCV：让程序拥有“视力”

  • 核心内容： 在Qt项目中配置和引入OpenCV库，实现cv::Mat与QImage的相互转换，并在QML界面上加载并显示一张本地的螺丝图片。

• 第6篇：传统算法实战：用OpenCV测量螺丝尺寸

  • 核心内容： 使用OpenCV的二值化、轮廓发现等经典函数，对螺丝图片进行处理，计算其长度、宽度等几何参数，并判断是否合格。引出传统算法的局限性。

• 第7篇：AI赋能(上)：训练你自己的YOLOv8瑕疵检测模型

  • 核心内容： 介绍目标检测基本概念。重点讲解如何使用LabelImg等工具标注螺丝瑕疵数据，并编写Python脚本，调用Ultralytics库训练一个YOLOv8模型，最终导出为ONNX格式。

• 第8篇：AI赋能(下)：在Qt中部署YOLOv8模型

  • 核心内容： 使用OpenCV的DNN模块，在C++中加载上一篇训练好的ONNX模型。对输入的图像进行推理，解析模型的输出，并在图像上绘制出瑕疵的边界框和标签。

第三部分：模拟完整工业流程

• 第9篇：接入真实硬件：驱动USB摄像头

  • 核心内容： 使用Qt Multimedia模块中的QCamera和QVideoSink，捕获USB摄像头的实时视频流，并将其稳定地显示在QML界面上，实现对真实物体的动态检测。

• 第10篇：模拟PLC通信：玩转串口(Serial Port)

  • 核心内容： 讲解Qt SerialPort模块的使用。编写一个“虚拟PLC助手”（QML版），通过虚拟串口发送“拍照”指令给主程序，主程序在检测后回传“OK/NG”结果。

• 第11篇：数据上报MES：与FastAPI服务器的HTTP通信

  • 核心内容： 介绍Qt Network模块。将检测结果封装成JSON格式，通过HTTP POST请求，上报给一个用Python FastAPI搭建的超轻量级本地Web服务器。

第四部分：软件打包与高级特性

• 第12篇：专业部署：打包你的Windows应用

  • 核心内容： 讲解Release编译，并使用官方的windeployqt工具自动收集所有依赖项（DLLs, QML文件等），最终通过Inno Setup创建一个专业的.exe图形化安装包。

• 第13篇： 跨平台之旅：部署到Linux与国产系统

  • 核心内容： 在Ubuntu环境下编译项目，并使用linuxdeployqt进行打包。重点讲解在国产操作系统（以麒麟为例）上部署的注意事项和适配要点。

• 第1.4篇：终极功能：实现程序的在线自动更新

  • 核心内容： 在FastAPI服务器上增加版本检查API。在Qt客户端中编写检查更新、下载新版安装包、并启动外部安装程序的逻辑，为我们的应用画上一个完美的句号。