角色：软件架构

项目概述：开发 225C 检测设备的在线版本，优化为轻量级、高性能架构，支持批量检测和连续运行

客户端技术架构：

Qt5.15.2 框架：基于 QGraphicsItem 进行图元处理，提升图像渲染和显示的效率。

模块化设计：采用多层结构，将算法处理、业务逻辑和界面展示进行分层，提升系统的可维护性和扩展性。

多线程处理：通过 QThreadPool线程池或std::async或者Qt::Concurrent异步处理任务，实现数据采集、处理与界面响应的并行化，保证系统在高频数据处理时的稳定性。

图像处理：集成 OpenCV4 实现图像处理，适用于批量检测和图像分析。

硬件集成：集成 PLC 电机控制，以及射线源 SDK，探测器的SDK集成，主程序可调用控制设备进行精确操作。

TCP/IP 通信：

1)实现与 PLC 和服务端的 TCP/IP 通讯，控制下位机设备操作;

2)基于ZeroMQ实现和后处理软件的通讯功能，使用PUSH/PULL模式。

设计思想：单一职责、开放/封闭、工厂模式。

CUDA 加速：引入 CUDA 加速，实现关键算法的高性能并行计算，进一步提升系统的图像处理效率和实时性。

AI检测与优化：

深度学习：基于 PyTorch 框架训练 YOLOv8 模型，专注于汽车电芯缺陷检测。

性能优化：系统架构轻量且高效，适合大规模数据处理和连续运行，确保高性能和可靠性。

模型部署：利用 TensorRT 进行全精度(考虑半精度和int8量化)模型部署，提升推理速度和计算效率，兼顾检测精度和性能。