.NET 开源工业视觉系统 OpenIVS 快速搭建自动化检测平台

modelPaths) {

foreach (var path in modelPaths)
{
    string modelName = Path.GetFileNameWithoutExtension(path);
    _models[modelName] = new Model(path, 0);
}

}

**实现模型级联**
可修改PerformInference方法实现多模型级联推理
```cs
// 级联推理示例
public string PerformCascadeInference(Bitmap image)
{
    // 第一阶段：检测
    var detectionResult = _models["DetModel"].InferBatch(imageList);
// 第二阶段：分割
    var smallImages = CropImage(image, detectionResult);
    var segmentationResult = _models["SegModel"].InferBatch(smallImages);
return segmentationResult;
}

自定义结果处理 可修改结果提取和处理逻辑，实现更复杂的决策规则

4、修改设备逻辑

简单的设备逻辑可以在设置里修改： 自定义处理逻辑 在 MainLoopManager.cs 中可以修改整体处理逻辑： 1、修改位置序列

// 位置序列定义可以根据需要调整
private readonly float[] _positionSequence = new float[] { 195, 305, 415, 305 };

2、调整处理流程 主流程在RunMainLoopAsync方法中定义 可修改移动-拍照-推理的顺序或添加额外步骤 3、添加图像预处理 在ProcessImageAsync方法中添加图像处理逻辑

// 图像预处理示例
private Bitmap PreprocessImage(Bitmap image)
{
    using (var mat = BitmapConverter.ToMat(image))
    {
        // 添加预处理步骤，如二值化等
        Cv2.CvtColor(mat, mat, ColorConversionCodes.BGR2GRAY);
        Cv2.Threshold(mat, mat, 128, 255, ThresholdTypes.Binary);
return BitmapConverter.ToBitmap(mat);
    }
}

4、自定义后处理逻辑 在推理结果处理后添加自定义逻辑，如结果聚合、条件判断等

// 后处理逻辑示例
private bool PostProcessResult(string result)
{
    // 实现自定义决策逻辑
    if (result.Contains("缺陷") && _currentPositionIndex == 2)
    {
        // 特定位置的特定缺陷处理
        return false;
    }
    return string.IsNullOrEmpty(result);
}

项目源码

Gitee： https://gitee.com/dl-cv/OpenIVS

总结

OpenIVS 是一个功能强大、结构清晰、易于扩展的开源工业视觉系统框架。无论你是刚入门的视觉开发新手，还是有经验的工程师，都可以借助 OpenIVS 快速搭建起属于自己的工业检测系统。 它不仅提供了从图像采集到缺陷识别的全流程能力，还开放了丰富的配置接口和扩展点，极大地降低了开发门槛和项目周期成本。 以上仅展示了OpenIVS 平台的部分功能。更多实用特性和详细信息，请大家访问项目源码。 希望本文能为从工业视觉开发的技术人员提供有价值的参考，感谢您阅读本篇文章，也欢迎交流讨论更多关于工业视觉平台设计与落地的经验！ 关键词：OpenIVS、工业视觉、图像处理、AI推理、PLC控制、C#、.NET、相机采集、开源框架、自动化检测

最后

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