智能生产线图像检测系统
2024年10月 – 至今
项目背景：该项目旨在为生产线上的产品质量检测提供自动化解决方案，减少人工检测误差，提高生产效率。
技术栈：C#, OpenCV, .NET Core, SQL Server
项目描述：图像采集与处理：利用工业相机采集产品图像，使用 OpenCV 对图像进行处理，包括边缘检测、特征提取和目标识别。通过 C# 结合 OpenCV 提供的图像处理库，设计并实现了包括批锋检测、表面缺陷识别等多个功能模块。
实时数据监控与告警：通过 .NET Core 构建实时数据监控平台，收集设备状态和产品质量数据，并使用 C# 定时任务处理模块，定期上传检测结果，及时进行告警。
数据库管理：使用 SQL Server 进行数据存储和管理，设计了数据库模型来存储检测结果、设备状态和历史记录。通过 Entity Framework 实现了数据的高效增删查改。
用户界面设计：使用 Windows Forms (WinForms) 开发了直观易用的桌面应用程序，展示实时检测结果，用户可以在图形界面上查看检测到的缺陷类型和详细数据。
优化与性能提升：对图像处理算法进行优化，减少处理时间，确保在生产线高速运行下也能实时检测每一张图片，图像处理时间由原来的5秒降低到1秒以内。
成果：系统投入使用后，生产线的检测准确率提升了30%以上，人工检测的误差大大减少。
处理速度提升后，系统能够实时反馈每一个生产环节的质量问题，极大地提高了生产效率与产品质量。