缺陷检测系统
案例介绍
缺陷检测系统
案例介绍
本作品是一套面向工业产线的缺陷检测系统，主要用于线束类产品的有无检测、线束定位、颜色识别与排列顺序校验。系统基于 C#/.NET WinForms 开发，集成海康工业相机、YoloSharp/TorchSharp 推理框架与 OpenCVSharp 图像处理库。采用两阶段检测架构：Stage 1 使用 YOLO 单类别检测快速判断画面中是否有产品，无产品则直接拦截；Stage 2 针对线束场景，使用 YOLO 实例分割定位每一根线束，再结合 HSV 颜色空间识别线束颜色，最后按从左到右顺序与预设规则序列比对，输出 OK/NG 结果。系统支持模型训练、参数配置、ROI 设置、连续检测、结果可视化与调试图保存等功能。我在项目中负责整体架构设计、C# 端推理管线开发、数据集标注规范制定、模型训练调优及现场调试。关键词：工业视觉、缺陷检测、线束检测、YOLO、实例分割、OpenCV、C#、WinForms、海康相机、两阶段检测。
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