### Жесткие требования  
Разработать плагин CorelDRAW со следующими функциями:  
1. ИИ-оптимизация раскроя  
   - Алгоритм: NNA + поворот объектов на 90°/180°/270°  
   - Вход: Выделенные объекты в CorelDRAW  
   - Выход: Максимальная утилизация материала (доказать +15% к эффективности vs ручная расстановка)  

2. Режим "Спасения брака" (Уникальная фича)  
   - Аппаратура: USB-камера ($5-10)  
   - Функционал:  
     • Детекция позиции режущей головки через OpenCV  
     • Термальный анализ перегрева (пиксельный анализ ИК-излучения)  
     • Автоостановка G-кода при критических событиях  

3. Крипто-монетизация  
   - Генерация уникального TON-кошелька для каждого пользователя  
   - Автоотображение QR-кода для донатов в интерфейсе  

---  
#### Техническая спецификация  
Ядро (Python):  
`python  
# Файл: emergency_protection.py  
import cv2, serial  

class CNCSafeguard:  
    def init(self, camera_id=0):  
        self.cap = cv2.VideoCapture(camera_id)  
        self.cnc_port = serial.Serial('COM3', 115200)  

    def detect_tool(self):  
        _, frame = self.cap.read()  
        # Детекция по ArUco-маркеру на головке  
        aruco_dict = cv2.aruco.Dictionary_get(cv2.aruco.DICT_4X4_50)  
        corners, ids, _ = cv2.aruco.detectMarkers(frame, aruco_dict)  
        return corners[0] if ids is not None else None  

    def emergency_stop(self):  
        self.cnc_port.write(b'M5\n')  # Остановка шпинделя  
        self.cnc_port.write(b'G0 X0 Y0\n')  # Возврат в нулевую точку  

    def monitor(self):  
        while True:  
            tool_pos = self.detect_tool()  
            if self.is_out_of_bounds(tool_pos):  
                self.emergency_stop()  
                self.show_donation_alert(savings=17.50)  # Расчет сэкономленных средств

Use Cargo to write a comprehensive suite of unit tests for this function