基于微服务架构的MES系统：该系统以某自动化棒料加工车间为基本对象，采用前后端分离的开发方式进行系统开发，前端依托Vue.js、Elementui、Echarts等技术栈实现前端数据交互以及页面的设计，后端依托Spring Cloud Alibaba、Spring Cloud Gateway、Nacos、RPC开源框架、Sentinel等组件实现微服务框架的搭建同时依托Spring、Spring Boot、Mybatis、YOLOv3目标检测算法等完成基本功能的实现。最后依托动态链接库、Redis缓存数据库以及WebSocket通信协议等实现硬件设备数据的实时感知。各层服务之间相互隔离，层内的微服务也遵循高内聚低耦合的设计原则以最大程度的降低系统的耦合度、提升其可扩展性、通用性，使本系统具有较好的可靠性、较快的响应时间以及适宜的吞吐量。

水陆两用机器人：水陆两用机器人是专为检查、清洁和维护污水管道系统而设计的机器人。它们通过高分辨率摄像头和传感器，实时检测管道的破损、堵塞和腐蚀等问题。机器人能够清洁管道内的沉积物和污垢，并进行除堵工作，恢复管道的通畅。此外，它们还能进行管道维护，如修补破损部分和更换老化部件。机器人具备自主导航能力，使用各种导航技术进行内部探索和运动。它们记录和存储管道检查和维护的数据，并生成详细报告，帮助操作人员做出决策和计划。水陆两用机器人提高了工作效率，减少了人力需求，并降低了安全风险，确保管道系统的正常运行和可靠性。

行为识别检测系统：基于机器视觉的行为识别检测系统可应用于工装检测、禁限区域人员检测、打手机检测、检修盖检测等领域。识别系统检测实现流程共分为4个阶段。首先，获取数据，通过RTSP协议获取多路摄像头数据。其次，数据缓存，创建存储容器，建立并行处理机制，将多路摄像头获取到的数据存入其中并同时取出数据做进一步处理。然后，将数据输入预训练模型当中并输出结果，对结果做判断处理，判断是否需要报警。若不需要，则直接输出图像，若需要，则进行第4阶段处理。最后，将需要报警的字符和图片信息分别通过MQTT协议和POST请求传递至目标服务器，并对需报警图像做后处理显示