vcrmn/CheckDevice
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Maikouce China
bf111011d4 Merge branch 'master' of https://gitea.star-rising.cn/vcrmn/CheckDevice 2025-10-23 17:42:07 +08:00
Maikouce China
73249ee6c2 修改框架（未完全完成）实现单个相机分开绑定算法 2025-10-23 17:41:44 +08:00
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265
Check.Main/Camera/CameraManager.cs
View File

@@ -26,39 +26,25 @@ namespace Check.Main.Camera
public static class CameraManager
{
//1、相机与UI管理----管理每台相机对象和对应的图像显示窗口。
// 活动的相机实例字典（键值对），键 (string)：使用相机的名称，值 (HikvisionCamera)：存储实际的相机实例，{ get; } 创建了一个只读的公共属性
public static Dictionary<string, HikvisionCamera> ActiveCameras { get; } = new Dictionary<string, HikvisionCamera>();
// 相机对应的图像显示窗口字典
//public static Dictionary<string, FormImageDisplay> CameraDisplays { get; } = new Dictionary<string, FormImageDisplay>();
public static Dictionary<string, FormImageDisplay> OriginalImageDisplays { get; } = new Dictionary<string, FormImageDisplay>();//原始图像窗口
public static Dictionary<string, FormImageDisplay> ResultImageDisplays { get; } = new Dictionary<string, FormImageDisplay>();//结果图像窗口
//2、多相机同步逻辑
// 【队列】一个产品需要多台相机拍完，才算完整。
private static readonly Queue<ProductResult> ProductQueue = new Queue<ProductResult>();
// 【（队列）锁】保证队列在多线程下安全
private static readonly object QueueLock = new object();
// 当前启用的相机数量，用于判断产品是否检测完毕
private static int EnabledCameraCount = 0;
//public static event EventHandler<DetectionResultEventArgs> OnDetectionCompleted;
// public static bool IsDetectionRunning { get; private set; } = false;
// 产品ID【计数器】
private static long _productCounter = 0;
// 用于同步计数器访问的锁，虽然long的自增是原子操作，但为清晰和未来扩展，使用锁是好习惯
private static readonly object _counterLock = new object();
// 3、--- 新增：硬触发模拟器 ---
private static readonly System.Timers.Timer _hardwareTriggerSimulator;
/// <summary>
/// 获取或设置模拟硬触发的间隔时间（毫秒）。
/// </summary>
// 获取或设置模拟硬触发的间隔时间（毫秒）。
public static double TriggerInterval { get; set; } = 1000; // 默认1秒触发一次
/// <summary>
/// 获取一个值，该值指示硬件触发模拟器当前是否正在运行。
/// </summary>
// 获取一个值，该值指示硬件触发模拟器当前是否正在运行。
public static bool IsHardwareTriggerSimulating { get; private set; } = false;
/// <summary>
@@ -74,113 +60,36 @@ namespace Check.Main.Camera
}
//// 事件：用于向UI发送日志消息
//public static event Action<string> OnLogMessage;
//// 用于写入日志文件的 StreamWriter
//private static StreamWriter _logFileWriter;
////私有的、静态的、只读的对象，专门用作线程同步的“锁”。
//private static readonly object _logLock = new object();
/// <summary>
/// 初始化文件日志记录器。应在程序启动时调用一次。
/// </summary>
//public static void InitializeLogger()
//{
// try
// {
// string logDirectory = Path.Combine(Application.StartupPath, "Logs");
// Directory.CreateDirectory(logDirectory); // 确保Logs文件夹存在
// string logFileName = $"Log_{DateTime.Now:yyyy-MM-dd_HH-mm-ss}.txt";
// string logFilePath = Path.Combine(logDirectory, logFileName);
// // 创建StreamWriter，设置为追加模式和自动刷新
// _logFileWriter = new StreamWriter(logFilePath, append: true, encoding: System.Text.Encoding.UTF8)
// {
// AutoFlush = true
// };
// Log("文件日志记录器已初始化。");
// }
// catch (Exception ex)
// {
// // 如果文件日志初始化失败，在UI上报告错误
// OnLogMessage?.Invoke($"[CRITICAL] 文件日志初始化失败: {ex.Message}");
// }
//}
/// <summary>
/// 【新增】一个完整的业务流程方法：
/// 1. 根据配置初始化所有相机并显示它们的窗口。
/// 2. 在所有窗口都显示后，命令所有相机开始采集。
/// 这个方法是响应“开启设备”或“应用配置并启动”按钮的理想入口点。
/// </summary>
/// <param name="settingsList">要应用的相机配置列表。</param>
/// <param name="mainForm">主窗体，用于停靠显示窗口。</param>
//public static void ApplyConfigurationAndStartGrabbing(List<CameraSettings> settingsList, FrmMain mainForm)
//{
// ThreadSafeLogger.Log("开始执行“开启设备”流程...");
// // 步骤 1: 初始化所有相机和UI窗口
// // Initialize 方法会负责 Shutdown 旧实例、创建新实例、打开硬件、显示窗口等。
// // 因为 Initialize 方法中的 displayForm.Show() 是非阻塞的，它会立即返回，
// // 窗体的创建和显示过程会被调度到UI线程的消息队列中。
// Initialize(settingsList, mainForm);
// // 检查是否有任何相机成功初始化
// if (ActiveCameras.Count == 0)
// {
// ThreadSafeLogger.Log("“开启设备”流程中止，因为没有相机被成功初始化。");
// return;
// }
// // 步骤 2: 在 Initialize 完成后（意味着所有窗口都已创建并 Show），开始采集
// // 这个调用会紧接着 Initialize 执行，此时窗体可能还在绘制过程中，但这没关系。
// // StartAll() 会启动后台线程开始拉取图像，一旦图像到达，就会通过事件推送到已经存在的窗体上。
// ThreadSafeLogger.Log("所有相机窗口已创建，现在开始采集图像...");
// StartAll();
// ThreadSafeLogger.Log("“开启设备”流程已完成。相机正在采集中。");
//}
////********************初始化和启动流程*******************
///// <summary>
///// 根据配置列表初始化或更新所有相机
///// 准备所有相机硬件、UI窗口和后台处理器，但不开始采集。
///// 这是“启动设备”的第一阶段。
///// </summary>
//public static void Initialize(List<CameraSettings> settingsList, FrmMain mainForm)
//public static void PrepareAll(ProcessConfig config, FrmMain mainForm)//①准备所有相机和模型
//{
// // 先停止并释放所有旧的相机
// // 1. 清理旧资源和UI
// mainForm.ClearStatusStrip();
// Shutdown();
// ThreadSafeLogger.Log("开始应用新的相机配置...");
// ThreadSafeLogger.Log("开始准备设备和模型...");
// EnabledCameraCount = settingsList.Count(s => s.IsEnabled);
// if (EnabledCameraCount == 0)
// {
// ThreadSafeLogger.Log("没有启用的相机。");
// return;
// }
// // 2. 初始化检测协调器和AI模型
// // 注意：YoloModelManager 的 Initialize 现在也应在这里被调用，以确保逻辑集中
// YoloModelManager.Initialize(config.ModelSettings);
// DetectionCoordinator.Initialize(config.CameraSettings, config.ModelSettings);
// var deviceList = new HikvisionCamera().FindDevices();
// // 3. 创建相机硬件实例和UI窗口------
// var deviceList = new HikvisionCamera().FindDevices();
// if (deviceList.Count == 0)
// {
// ThreadSafeLogger.Log("错误：未找到任何相机设备！");
// return;
// }
// int deviceIndex = 0;
// foreach (var setting in settingsList)
// foreach (var setting in config.CameraSettings.Where(s => s.IsEnabled))//打开相机 → 设置触发模式 → 绑定事件（图像采集、检测完成）。
// {
// if (!setting.IsEnabled) continue;
// if (deviceIndex >= deviceList.Count)
// {
// ThreadSafeLogger.Log($"警告：相机配置'{setting.Name}'无法分配物理设备，因为设备数量不足。");
// continue;
// }
// // --- 创建相机实例 ---
// var cam = new HikvisionCamera { Name = setting.Name };
// var cam = new HikvisionCamera { Name = setting.Name, CameraIndex = setting.CameraIndex };
// cam.TriggerMode = setting.TriggerMode;
// if (!cam.Open(setting))
// {
@@ -204,40 +113,38 @@ namespace Check.Main.Camera
// // --- 订阅事件 ---
// cam.ImageAcquired += OnCameraImageAcquired;
// cam.CameraMessage += (sender, msg, err) => ThreadSafeLogger.Log($"{(sender as HikvisionCamera).Name}: {msg}");
// // --- 创建显示窗口 ---
// var displayForm = new FormImageDisplay { Text = setting.Name, CameraName = setting.Name };
// displayForm.OnDisplayEvent += ThreadSafeLogger.Log;
// displayForm.Show(mainForm.MainDockPanel, WeifenLuo.WinFormsUI.Docking.DockState.Document);
// var processor = DetectionCoordinator.GetProcessor(cam.CameraIndex);
// if (processor != null) { processor.OnProcessingCompleted += Processor_OnProcessingCompleted; }
// // --- 创建【但不显示】图像的UI窗口 ---
// var originalDisplay = new FormImageDisplay { Text = $"{setting.Name} - 原图", CameraName = setting.Name };
// var resultDisplay = new FormImageDisplay { Text = $"{setting.Name} - 结果", CameraName = setting.Name };
// originalDisplay.Show(mainForm.MainDockPanel, WeifenLuo.WinFormsUI.Docking.DockState.Document);
// resultDisplay.Show(mainForm.MainDockPanel, WeifenLuo.WinFormsUI.Docking.DockState.Document);
// // --- 保存引用 ---
// ActiveCameras.Add(setting.Name, cam);
// CameraDisplays.Add(setting.Name, displayForm);
// OriginalImageDisplays.Add(setting.Name, originalDisplay);
// ResultImageDisplays.Add(setting.Name, resultDisplay);
// mainForm.AddCameraToStatusStrip(setting.Name);
// ThreadSafeLogger.Log($"相机'{setting.Name}'初始化成功，分配到物理设备 {deviceIndex}。");
// deviceIndex++;
// }
// ThreadSafeLogger.Log("所有设备和模型已准备就绪。");
//}
//********************初始化和启动流程*******************
/// <summary>
/// 准备所有相机硬件、UI窗口和后台处理器，但不开始采集。
/// 这是“启动设备”的第一阶段。
/// </summary>
public static void PrepareAll(ProcessConfig config, FrmMain mainForm)//①准备所有相机和模型
public static void PrepareAll(ProcessConfig config, FrmMain mainForm)
{
// 1. 清理旧资源和UI
mainForm.ClearStatusStrip();
Shutdown();
mainForm.ClearStatusStrip(); // 清理旧的状态条
Shutdown(); // 清理旧的相机和协调器资源
ThreadSafeLogger.Log("开始准备设备和模型...");
// 2. 初始化检测协调器和AI模型
// 注意：YoloModelManager 的 Initialize 现在也应在这里被调用，以确保逻辑集中
YoloModelManager.Initialize(config.ModelSettings);
// 1. 初始化检测协调器和AI模型（此步骤会加载YOLO模型并创建CameraProcessor）
DetectionCoordinator.Initialize(config.CameraSettings, config.ModelSettings);
// 3. 创建相机硬件实例和UI窗口------
// 2. 创建相机硬件实例和UI窗口
var deviceList = new HikvisionCamera().FindDevices();
if (deviceList.Count == 0)
{
@@ -245,8 +152,15 @@ namespace Check.Main.Camera
return;
}
foreach (var setting in config.CameraSettings.Where(s => s.IsEnabled))//打开相机 → 设置触发模式 → 绑定事件（图像采集、检测完成）。
int deviceIndex = 0;
foreach (var setting in config.CameraSettings.Where(s => s.IsEnabled))
{
if (deviceIndex >= deviceList.Count)
{
ThreadSafeLogger.Log($"警告：相机配置'{setting.Name}'无法分配物理设备，因为设备数量不足。");
continue;
}
var cam = new HikvisionCamera { Name = setting.Name, CameraIndex = setting.CameraIndex };
cam.TriggerMode = setting.TriggerMode;
if (!cam.Open(setting))
@@ -271,12 +185,26 @@ namespace Check.Main.Camera
// --- 订阅事件 ---
cam.ImageAcquired += OnCameraImageAcquired;
var processor = DetectionCoordinator.GetProcessor(cam.CameraIndex);
if (processor != null) { processor.OnProcessingCompleted += Processor_OnProcessingCompleted; }
cam.CameraMessage += (sender, msg, err) => ThreadSafeLogger.Log($"{(sender as HikvisionCamera).Name}: {msg}");
// --- 创建【但不显示】图像的UI窗口 ---
// 获取 CameraProcessor 并订阅其完成事件
var processor = DetectionCoordinator.GetProcessor(cam.CameraIndex);
if (processor != null)
{
processor.OnProcessingCompleted += Processor_OnProcessingCompleted;
}
else
{
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 未能为相机 '{setting.Name}' (Index: {setting.CameraIndex}) 获取处理器，检测结果将不会显示。");
}
// --- 创建【并显示】图像的UI窗口 ---
var originalDisplay = new FormImageDisplay { Text = $"{setting.Name} - 原图", CameraName = setting.Name };
var resultDisplay = new FormImageDisplay { Text = $"{setting.Name} - 结果", CameraName = setting.Name };
originalDisplay.OnDisplayEvent += ThreadSafeLogger.Log;
resultDisplay.OnDisplayEvent += ThreadSafeLogger.Log;
originalDisplay.Show(mainForm.MainDockPanel, WeifenLuo.WinFormsUI.Docking.DockState.Document);
resultDisplay.Show(mainForm.MainDockPanel, WeifenLuo.WinFormsUI.Docking.DockState.Document);
@@ -285,6 +213,8 @@ namespace Check.Main.Camera
OriginalImageDisplays.Add(setting.Name, originalDisplay);
ResultImageDisplays.Add(setting.Name, resultDisplay);
mainForm.AddCameraToStatusStrip(setting.Name);
ThreadSafeLogger.Log($"相机'{setting.Name}'初始化成功，分配到物理设备 {deviceIndex}。");
deviceIndex++;
}
ThreadSafeLogger.Log("所有设备和模型已准备就绪。");
}
@@ -508,8 +438,6 @@ namespace Check.Main.Camera
// 3. 关闭检测协调器，它会负责清理所有后台线程和队列
DetectionCoordinator.Shutdown();
YoloModelManager.Shutdown();
ThreadSafeLogger.Log("所有相机及协调器资源已释放。");
}
@@ -518,10 +446,11 @@ namespace Check.Main.Camera
/// </summary>
public static void ResetProductCounter()
{
lock (_counterLock)
{
_productCounter = 0;
}
//lock (_counterLock)
//{
// _productCounter = 0;
//}
DetectionCoordinator.ResetAllCounters(); // 调用协调器的重置方法
ThreadSafeLogger.Log("产品计数器已重置。");
}
@@ -621,6 +550,7 @@ namespace Check.Main.Camera
//}
//【相机回调】
// 【相机回调】现在只负责图像分发
private static void OnCameraImageAcquired(HikvisionCamera sender, Bitmap bmp)
{
Bitmap bmpForDisplay = null;
@@ -628,66 +558,51 @@ namespace Check.Main.Camera
try
{
// 1. 深度克隆 Bitmap → 分成 显示副本 和 处理副本。
bmpForDisplay = DeepCloneBitmap(bmp, "Display");
bmpForProcessing = DeepCloneBitmap(bmp, "Processing");
}
finally
{
// 2.无论克隆成功与否，都必须立即释放事件传递过来的原始bmp，防止泄漏。
bmp?.Dispose();//空条件运算符 ?.-----在访问对象成员前检查对象是否为 null，如果 bmp 不是 null，则正常调用 Dispose() 方法，替代传统的 if (bmp != null) 检查
bmp?.Dispose();
}
// 分支 A: 显示副本 → 交给 FormImageDisplay.UpdateImage()。
if (bmpForDisplay != null && OriginalImageDisplays.TryGetValue(sender.Name, out var displayWindow))
{
// displayWindow.UpdateImage 会处理线程安全问题
displayWindow.UpdateImage(bmpForDisplay);
}
else
{
// 如果没有对应的显示窗口，或克隆失败，必须释放为显示创建的副本
bmpForDisplay?.Dispose();
}
// 分支 B: 处理副本 → 交给 DetectionCoordinator.EnqueueImage() 进行检测。
// 直接将处理副本和相机编号交给 DetectionCoordinator
if (bmpForProcessing != null)
{
// bmpForProcessing 的所有权在这里被转移给了协调器
DetectionCoordinator.EnqueueImage(sender.CameraIndex, bmpForProcessing);
}
//// 深度克隆图像以确保线程安全
//Bitmap bmpForProcessing = DeepCloneBitmap(bmp, "Processing");
//bmp?.Dispose(); // 立即释放原始图
//// 直接将图像和相机编号交给协调器，无需任何本地处理
//DetectionCoordinator.EnqueueImage(sender.CameraIndex, bmpForProcessing);
}
// 事件处理器
// 事件处理器：从 CameraProcessor 接收带有结果的图像
private static void Processor_OnProcessingCompleted(object sender, ProcessingCompletedEventArgs e)
{
// 1. 找到与此相机匹配的相机名称
var cameraEntry = ActiveCameras.FirstOrDefault(kvp => kvp.Value.CameraIndex == e.CameraIndex);
if (cameraEntry.Key == null)
{
e.Dispose(); // 如果找不到接收者，必须释放事件参数中的图像
e.Dispose();
return;
}
// 2. 找到此相机的结果显示窗口
if (ResultImageDisplays.TryGetValue(cameraEntry.Key, out var resultDisplay))
{
//var bmp = ConvertSKImageToBitmap(e.ResultImage);
if (e.ResultImage != null)
{
// UpdateImage 会负责克隆并显示，所以这里传递 bmp 即可
resultDisplay.UpdateImage(e.ResultImage);
}
}
else
{
// 如果找到了相机但没有对应的结果窗口，也要释放图像
e.Dispose();
}
}
/// <summary>
@@ -809,32 +724,6 @@ namespace Check.Main.Camera
return clone;
}
// 触发日志事件的辅助方法
//public static void Log(string message)
//{
// string formattedMessage = $"[{DateTime.Now:HH:mm:ss.fff}] {message}";
// // 1. 触发事件，更新UI
// OnLogMessage?.Invoke(formattedMessage);
// // 2. 【关键修改】在写入文件前，先获取锁。
// // lock 语句块确保了花括号内的代码在同一时间只能被一个线程执行。
// // 如果另一个线程也想执行这段代码，它必须等待前一个线程执行完毕并释放锁。
// lock (_logLock)
// {
// try
// {
// _logFileWriter?.WriteLine(formattedMessage);
// }
// catch (Exception)
// {
// // 即使有锁，也保留try-catch以防万一（如磁盘满了等IO问题）。
// // 可以在这里决定是否要在UI上显示警告。
// }
// }
//}
}
}

213
Check.Main/Camera/CameraProcessor.cs
View File

@@ -12,13 +12,15 @@ using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using YoloDotNet.Extensions;
using OpenCvSharp;
using Check.Main.Infer; // 引入 IDetector, DetectionResult
namespace Check.Main.Camera
{
public class CameraProcessor : IDisposable
{
private readonly int _cameraIndex;
private readonly int _modeId;
// private readonly ModelSettings _model;
private readonly IDetector _detector; // 替换为接口
private readonly ModelSettings _modelSettings; // 保留模型设置以获取更多参数
private readonly BlockingCollection<ImageData> _imageQueue = new BlockingCollection<ImageData>();
private readonly Thread _workerThread;
private volatile bool _isRunning = false;
@@ -28,11 +30,12 @@ namespace Check.Main.Camera
public event EventHandler<ProcessingCompletedEventArgs> OnProcessingCompleted;
public CameraProcessor(int cameraIndex, int modelId)//, ModelSettings model
// 构造函数现在接受 IDetector 实例和 ModelSettings
public CameraProcessor(int cameraIndex, IDetector detector, ModelSettings modelSettings)
{
_cameraIndex = cameraIndex;
_modeId = modelId;
//_model = model;
_detector = detector ?? throw new ArgumentNullException(nameof(detector));
_modelSettings = modelSettings ?? throw new ArgumentNullException(nameof(modelSettings));
_workerThread = new Thread(ProcessQueue) { IsBackground = true, Name = $"Cam_{_cameraIndex}_Processor" };
}
@@ -42,15 +45,16 @@ namespace Check.Main.Camera
_workerThread.Start();
}
public void EnqueueImage(Bitmap bmp)
public void EnqueueImage(Bitmap bmp, long productId) // 接收产品ID
{
if (!_isRunning)
{
bmp?.Dispose();
return;
}
_imageCounter++;
_imageQueue.Add(new ImageData(_imageCounter, _cameraIndex, bmp));
// _imageCounter 在此用于内部跟踪，不是产品ID
// 产品ID现在由 DetectionCoordinator 生成并传递
_imageQueue.Add(new ImageData(productId, _cameraIndex, bmp));
}
/// <summary>
@@ -58,42 +62,38 @@ namespace Check.Main.Camera
/// </summary>
private void ProcessQueue()
{
//// 从模型管理器获取此线程专属的YOLO模型
//var yoloModel = YoloModelManager.GetModel(_modeId);
//if (yoloModel == null)
ThreadSafeLogger.Log($"相机#{_cameraIndex} 启动处理线程，算法类型：{_modelSettings.M_AType}");
////训练HALCON模型
////训练阶段（相机2）
//var trainer = new LogoTemplateTrainer();
//trainer.TrainAndSaveTemplates(
// new List<string>
// {
// @"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo1.bmp",
// @"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo2.bmp",
// @"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo3.bmp"
// },
// @"D:\HalconTemplateMatch\model_2");
////训练阶段（相机3）9.25修改！！
//trainer.TrainAndSaveTemplates(
// new List<string>
// {
// @"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_1.bmp",
// @"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_2.bmp",
// @"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_3.bmp"
// },
// @"D:\HalconTemplateMatch\model_3");
//if (trainer == null)
//{
// ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 相机 #{_modeId} 无法获取对应的YOLO模型，处理线程已中止。");
// return; // 如果没有模型，此线程无法工作
// ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 相机 #{_modeId} 未加载模板，处理线程已中止。");
// return;
//}
//训练阶段（相机2）
var trainer = new LogoTemplateTrainer();
trainer.TrainAndSaveTemplates(
new List<string>
{
@"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo1.bmp",
@"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo2.bmp",
@"D:\HalconTemplateMatch\train2\logo3.bmp"
},
@"D:\HalconTemplateMatch\model_2");
//训练阶段（相机3）9.25修改！！
trainer.TrainAndSaveTemplates(
new List<string>
{
@"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_1.bmp",
@"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_2.bmp",
@"D:\HalconTemplateMatch\train3\3C_3.bmp"
},
@"D:\HalconTemplateMatch\model_3");
if (trainer == null)
{
ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 相机 #{_modeId} 未加载模板，处理线程已中止。");
return;
}
while (_isRunning)
{
@@ -103,116 +103,23 @@ namespace Check.Main.Camera
ImageData data = _imageQueue.Take();
using (data)
{
//using (var skImage = ConvertBitmapToSKImage(data.Image)) // 转换图像格式并管理其生命周期
//{
// if (skImage == null) continue;
// var predictions = yoloModel.RunObjectDetection(skImage);
// string result = predictions.Any() ? "NG" : "OK";
// ThreadSafeLogger.Log($"相机 #{_cameraIndex} 处理产品 #{data.ProductId}，检测到 {predictions.Count} 个目标，结果: {result}");
// // 将处理结果交给协调器进行组装
// DetectionCoordinator.AssembleProduct(data, result);
// if (OnProcessingCompleted != null)
// {
// using (var resultSkImage = skImage.Draw(predictions))
// {
// // 4. 触发事件，将绘制好的 resultSkImage 传递出去
// // 所有权在这里被转移
// OnProcessingCompleted?.Invoke(this, new ProcessingCompletedEventArgs(
// _cameraIndex,
// data.ProductId,
// resultSkImage
// ));
// }
// }
//}
//***********************************使用Halcon模板匹配进行检测****************************************************
if (data.Image == null) continue;
// 统一定义预测结果
var matcher = new LogoMatcher();
//9.25（增加一根据不同的相机编号调用不同的模型！）
string filepath = "";
if (_cameraIndex == 2)
{
matcher.LoadTemplates(@"D:\HalconTemplateMatch\model_2");
filepath = "D:\\HalconTemplateMatch\\train2";
}
else if (_cameraIndex == 3)
{
matcher.LoadTemplates(@"D:\HalconTemplateMatch\model_3");
filepath = "D:\\HalconTemplateMatch\\train3";
}
////原bool返回的处理
//bool found = matcher.FindLogo(data.Image);
//string result = found ? "OK":"NG";
//double返回的处理
double score = matcher.FindLogo(data.Image);
//Mat cam = ProcessImg.BitmapToMat(data.Image);
//score= ProcessImg.ProcessImagesInFolder(filepath,cam);
string result = (score > 0.5) ? "OK" : "NG";
ThreadSafeLogger.Log($"相机 #{_cameraIndex} 处理产品 #{data.ProductId}，结果: {result},得分: {score}");
DetectionResult detectionResult = _detector.Detect(data.Image);
ThreadSafeLogger.Log($"相机 #{_cameraIndex} 处理产品 #{data.ProductId}，结果: {(detectionResult.IsOk ? "OK" : "NG")}, 信息: {detectionResult.Message}, 得分: {detectionResult.Score:F2}");
// 将处理结果交给协调器进行组装
DetectionCoordinator.AssembleProduct(data, result);
DetectionCoordinator.AssembleProduct(data.ProductId, data.CameraIndex, detectionResult.IsOk, detectionResult.ResultImage);
//给PLC的M90、M91写值（10.10）
if (FrmMain.PlcClient != null)
{
if (result == "OK")
{
//吹气到合格框
FrmMain.PlcClient.WriteBool("90", true); // 写入M90为1
// 延时复位
Task.Run(async () =>
{
//await Task.Delay(300); // 延时300毫秒，可根据实际气动时间调整
//await FrmMain.PlcClient.WriteAsync("M90", 0);
});
}
else
{
//吹气到不合格框
FrmMain.PlcClient.WriteBool("91", true);// 写入M91为1
// 延时复位
Task.Run(async () =>
{
//await Task.Delay(300);
//await FrmMain.PlcClient.WriteAsync("M91", 0);
});
}
//完成一次检测进行刷新
Thread.Sleep(2000);
FrmMain.PlcClient.WriteBool("90", false); //
FrmMain.PlcClient.WriteBool("91", false); // 写入M90为1
}
else
{
ThreadSafeLogger.Log("6，跳过写入。");
}
// ③ 外部订阅事件
// 外部订阅事件，传递结果图像
OnProcessingCompleted?.Invoke(
this,
new ProcessingCompletedEventArgs
(
_cameraIndex,
data.ProductId,
data.Image // 原图传出去
detectionResult.ResultImage // 传递带有绘制结果的图像
)
);
}
@@ -252,6 +159,7 @@ namespace Check.Main.Camera
}
public static SKBitmap ToSKBitmapFast(Bitmap bitmap)
{
if (bitmap == null) return null;
// 确保是 32bppArgb（BGRA 内存布局）
Bitmap src = bitmap;
if (bitmap.PixelFormat != PixelFormat.Format32bppArgb)
@@ -298,13 +206,15 @@ namespace Check.Main.Camera
}
}
}
public void Stop()
{
_isRunning = false;
// 解除阻塞，让线程可以检查 _isRunning 标志并退出
_imageQueue.CompleteAdding();
_workerThread.Join(500); // 等待线程结束
_workerThread.Join(5000); // 等待线程结束。10.22修改，原来是500
}
/// <summary>
/// 线程安全地重置该相机的图像计数器。
/// </summary>
@@ -322,6 +232,27 @@ namespace Check.Main.Camera
{
Stop();
_imageQueue.Dispose();
_detector?.Dispose(); // 释放检测器资源
}
}
public class ProcessingCompletedEventArgs : EventArgs, IDisposable
{
public int CameraIndex { get; }
public long ProductId { get; }
public Bitmap ResultImage { get; } // 新增：带有检测结果的图像
public ProcessingCompletedEventArgs(int cameraIndex, long productId, Bitmap resultImage)
{
CameraIndex = cameraIndex;
ProductId = productId;
ResultImage = resultImage;
}
public void Dispose()
{
ResultImage?.Dispose();
}
}

2
Check.Main/Check.Main.csproj
View File

@@ -39,7 +39,7 @@
<HintPath>..\..\..\HslCommunication-master\HslCommunication.dll</HintPath>
</Reference>
<Reference Include="MvCameraControl.Net">
<HintPath>..\..\XKRS2025\CheckDevice\Check.Main\bin\Debug\MvCameraControl.Net.dll</HintPath>
<HintPath>C:\Program Files (x86)\MVS\Development\DotNet\win64\MvCameraControl.Net.dll</HintPath>
</Reference>
</ItemGroup>

216
Check.Main/Common/LogoMatcher.cs
View File

@@ -158,6 +158,9 @@ namespace HalconTemplateMatch
{
private readonly List<HTuple> modelHandles = new List<HTuple>();
// 构造函数用于初始化
public LogoMatcher() { }
/// <summary>
/// 从指定目录加载所有 .shm 模板文件
/// </summary>
@@ -207,54 +210,231 @@ namespace HalconTemplateMatch
}
}
/// <summary>
/// 匹配并返回最高得分（double返回）
/// </summary>
public double FindLogo(Bitmap bmp)
// /// <summary>
// /// 匹配并返回最高得分（double返回）
// /// </summary>
// public double FindLogo(Bitmap bmp)
// {
// if (modelHandles.Count == 0)
// {
// Console.WriteLine("[警告] 尚未加载任何模板。");
// return -1;
// }
// // Bitmap 转 Halcon 对象
// HObject ho_TestImage;
// Bitmap2HObject(bmp, out ho_TestImage);
// HOperatorSet.Rgb1ToGray(ho_TestImage, out ho_TestImage);
// double bestScore = -1;
// foreach (var modelID in modelHandles)
// {
// try
// {
// HOperatorSet.FindScaledShapeModel(
// ho_TestImage,
// modelID,
// new HTuple(0).TupleRad(),
// new HTuple(360).TupleRad(),
// 0.8, 1.2,
// 0.5, 1, 0.5,
// "least_squares_high",
// 0, 0.9,
// out HTuple row, out HTuple col, out HTuple angle, out HTuple scale, out HTuple score
//);
// if (score.Length > 0 && score[0].D > bestScore)
// bestScore = score[0].D;
// }
// catch (HOperatorException ex)
// {
// Console.WriteLine($"[错误] 模板匹配失败: {ex.Message}");
// }
// }
// ho_TestImage.Dispose();
// return bestScore;
// }
public double FindLogo(Bitmap bmp, out Bitmap resultImage) // 返回结果图像
{
if (modelHandles.Count == 0)
{
Console.WriteLine("[警告] 尚未加载任何模板。");
resultImage = (Bitmap)bmp.Clone();
return -1;
}
// Bitmap 转 Halcon 对象
HObject ho_TestImage;
Bitmap2HObject(bmp, out ho_TestImage);
HOperatorSet.Rgb1ToGray(ho_TestImage, out ho_TestImage);
double bestScore = -1;
HTuple bestRow = new HTuple(), bestCol = new HTuple(), bestAngle = new HTuple(), bestScale = new HTuple();
int bestModelIndex = -1;
foreach (var modelID in modelHandles)
for (int i = 0; i < modelHandles.Count; i++)
{
var modelID = modelHandles[i];
try
{
HOperatorSet.FindScaledShapeModel(
ho_TestImage,
modelID,
new HTuple(0).TupleRad(),
new HTuple(360).TupleRad(),
0.8, 1.2,
0.5, 1, 0.5,
"least_squares_high",
0, 0.9,
out HTuple row, out HTuple col, out HTuple angle, out HTuple scale, out HTuple score
);
ho_TestImage,
modelID,
new HTuple(0).TupleRad(), new HTuple(360).TupleRad(),
0.8, 1.2,
0.5, 1, 0.5,
"least_squares_high",
0, 0.9,
out HTuple row, out HTuple col, out HTuple angle, out HTuple scale, out HTuple score
);
if (score.Length > 0 && score[0].D > bestScore)
{
bestScore = score[0].D;
bestRow = row;
bestCol = col;
bestAngle = angle;
bestScale = scale;
bestModelIndex = i;
}
}
catch (HOperatorException ex)
{
Console.WriteLine($"[错误] 模板匹配失败: {ex.Message}");
//Console.WriteLine($"[错误] 模板匹配失败: {ex.Message}"); // 避免过多日志
}
}
resultImage = DrawHalconResults(bmp, bestModelIndex >= 0 ? modelHandles[bestModelIndex] : new HTuple(), bestRow, bestCol, bestAngle, bestScale, bestScore);
ho_TestImage.Dispose();
return bestScore;
}
//private Bitmap DrawHalconResults(Bitmap originalBmp, HTuple modelID, HTuple row, HTuple col, HTuple angle, HTuple scale, double score)
//{
// Bitmap drawnBmp = (Bitmap)originalBmp.Clone();
// if (score <= 0 || modelID.Length == 0) return drawnBmp; // 未找到或分数过低不绘制
// using (Graphics g = Graphics.FromImage(drawnBmp))
// {
// Pen pen = (score > 0.7) ? new Pen(Color.Green, 3) : new Pen(Color.Orange, 3); // 可以根据分数改变颜色
// Font font = new Font("Arial", 12, FontStyle.Bold);
// Brush brush = (score > 0.7) ? new SolidBrush(Color.Green) : new SolidBrush(Color.Orange);
// // 获取匹配模板的轮廓
// HOperatorSet.GetShapeModelContours(out HObject modelContours, modelID, 1);
// // 转换到图像坐标
// HOperatorSet.AffineTransContourXld(modelContours, out HObject transformedContours,
// new HTuple(angle), new HTuple(scale), new HTuple(row), new HTuple(col),
// "fit_origin"); // 假设 FindScaledShapeModel 的 row/col 是中心
// // 绘制 XLD 轮廓
// HTuple numContours;
// HOperatorSet.CountObj(transformedContours, out numContours);
// for (int i = 1; i <= numContours; i++)
// {
// HOperatorSet.SelectObj(transformedContours, out HObject currentContour, i);
// HOperatorSet.GetContourXld(currentContour, out HTuple contourRow, out HTuple contourCol);
// if (contourRow.Length > 1)
// {
// Point[] points = new Point[contourRow.Length];
// for (int j = 0; j < contourRow.Length; j++)
// {
// points[j] = new Point((int)contourCol.DArr[j], (int)contourRow.DArr[j]);
// }
// g.DrawPolygon(pen, points);
// }
// currentContour.Dispose();
// }
// // 绘制得分
// if (row.Length > 0 && col.Length > 0)
// {
// g.DrawString($"Score: {score:F2}", font, brush, (float)col.D - 50, (float)row.D - 50);
// }
// modelContours.Dispose();
// transformedContours.Dispose();
// }
// return drawnBmp;
//}
private Bitmap DrawHalconResults(Bitmap originalBmp, HTuple modelID, HTuple row, HTuple col, HTuple angle, HTuple scale, double score)
{
// 克隆输入图像用于绘制
Bitmap drawnBmp = (Bitmap)originalBmp.Clone();
// 如果未找到匹配，不绘制任何内容
if (score <= 0 || modelID.Length == 0)
return drawnBmp;
using (Graphics g = Graphics.FromImage(drawnBmp))
{
// 绘制样式：高分绿色、低分橙色
Pen pen = (score > 0.7) ? new Pen(Color.Green, 3) : new Pen(Color.Orange, 3);
Font font = new Font("Arial", 12, FontStyle.Bold);
Brush brush = (score > 0.7) ? new SolidBrush(Color.Green) : new SolidBrush(Color.Orange);
// 1️⃣ 获取模板的轮廓
HOperatorSet.GetShapeModelContours(out HObject modelContours, modelID, 1);
// 2️⃣ 构建仿射变换矩阵
HTuple homMat2D;
HOperatorSet.HomMat2dIdentity(out homMat2D); // 初始化单位矩阵
HOperatorSet.HomMat2dScale(homMat2D, scale, scale, 0, 0, out homMat2D); // 缩放
HOperatorSet.HomMat2dRotate(homMat2D, angle, 0, 0, out homMat2D); // 旋转
HOperatorSet.HomMat2dTranslate(homMat2D, col, row, out homMat2D); // 平移
// 3️⃣ 将轮廓按仿射矩阵变换
HOperatorSet.AffineTransContourXld(modelContours, out HObject transformedContours, homMat2D);
// 4️⃣ 统计轮廓数量并逐一绘制
HOperatorSet.CountObj(transformedContours, out HTuple numContours);
for (int i = 1; i <= numContours; i++)
{
HOperatorSet.SelectObj(transformedContours, out HObject currentContour, i);
HOperatorSet.GetContourXld(currentContour, out HTuple contourRow, out HTuple contourCol);
if (contourRow.Length > 1)
{
Point[] points = new Point[contourRow.Length];
for (int j = 0; j < contourRow.Length; j++)
{
points[j] = new Point((int)contourCol[j].D, (int)contourRow[j].D);
}
g.DrawPolygon(pen, points);
}
currentContour.Dispose();
}
// 5️⃣ 绘制得分文字
if (row.Length > 0 && col.Length > 0)
{
g.DrawString($"Score: {score:F2}", font, brush, (float)col.D - 50, (float)row.D - 50);
}
// 6️⃣ 清理资源
modelContours.Dispose();
transformedContours.Dispose();
// 释放 GDI+ 对象
pen.Dispose();
font.Dispose();
brush.Dispose();
}
return drawnBmp;
}
/// <summary>
/// Bitmap 转 Halcon HObject
/// </summary>

274
Check.Main/Infer/DetectionCoordinator.cs
View File

@@ -25,6 +25,8 @@ namespace Check.Main.Infer
/// </summary>
private static int _enabledCameraCount = 0;
private static long _productCounter = 0; // 新增产品计数器10.22
public static event EventHandler<DetectionResultEventArgs> OnDetectionCompleted;
public static bool IsDetectionRunning { get; private set; } = false;
@@ -51,72 +53,220 @@ namespace Check.Main.Infer
public static void Initialize(List<CameraSettings> cameraSettings, List<ModelSettings> modelSettings)
{
Shutdown(); // 先关闭旧的
YoloModelManager.Initialize(modelSettings); // 确保 YOLO 模型在初始化协调器时加载。10.22新增
var enabledCameras = cameraSettings.Where(c => c.IsEnabled).ToList();
_enabledCameraCount = enabledCameras.Count;
if (_enabledCameraCount == 0) return;
//if (_enabledCameraCount == 0) return;
if (_enabledCameraCount == 0)
{
ThreadSafeLogger.Log("没有启用的相机，检测协调器未初始化。");
return;
}
foreach (var camSetting in enabledCameras)
{
// 找到与相机编号匹配的模型
var model = modelSettings.FirstOrDefault(m => m.Id == camSetting.ModelID);
ModelSettings model = modelSettings.FirstOrDefault(m => m.Id == camSetting.ModelID);
if (model == null)
{
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 找不到与相机 #{camSetting.CameraIndex} 匹配的模型，该相机将无法处理图像。");
//ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 找不到与相机 #{camSetting.CameraIndex} 匹配的模型，该相机将无法处理图像");
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 找不到与相机 #{camSetting.CameraIndex} (Name: {camSetting.Name}) 匹配的模型 (ID: {camSetting.ModelID})。该相机将无法处理图像。");
continue;
}
var processor = new CameraProcessor(camSetting.CameraIndex,camSetting.ModelID);
IDetector detector = null;
object detectorSettings = null; // 用于传递特定检测器的设置
// 根据相机的 CheckType 和模型的 AlgorithmType 决定使用哪个检测器
if (camSetting.CheckType == CheckType.Traditional && model.M_AType == AlgorithmType.Tradition)
{
detector = new HalconTemplateDetector();
detectorSettings = new HalconDetectionSettings { ScoreThreshold = model.HalconScoreThreshold };
ThreadSafeLogger.Log($"为相机 #{camSetting.CameraIndex} (Name: {camSetting.Name}) 绑定 HALCON 传统算法。");
}
else if (camSetting.CheckType == CheckType.DeepLearning && model.M_AType == AlgorithmType.DeepLearning)
{
detector = new YoloDetector();
detectorSettings = new YoloDetectionSettings
{
ConfidenceThreshold = model.YoloConfidenceThreshold,
NmsThreshold = model.YoloNmsThreshold
};
ThreadSafeLogger.Log($"为相机 #{camSetting.CameraIndex} (Name: {camSetting.Name}) 绑定 YOLO 深度学习算法。");
}
else
{
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 相机 #{camSetting.CameraIndex} (Name: {camSetting.Name}) 的 CheckType ({camSetting.CheckType}) 与模型 (ID: {model.Id}, AlgorithmType: {model.M_AType}) 不匹配或不支持。跳过此相机。");
continue;
}
// 初始化检测器
try
{
// 对于YOLO，modelPath实际上传递的是ModelID
// 对于HALCON，modelPath是实际的模板目录
string initPath = (detector is YoloDetector) ? model.Id.ToString() : model.Path;
detector.Initialize(initPath, detectorSettings);
}
catch (Exception ex)
{
ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 初始化相机 #{camSetting.CameraIndex} 的检测器失败: {ex.Message}");
detector?.Dispose();
continue;
}
var processor = new CameraProcessor(camSetting.CameraIndex, detector, model);
_processors.TryAdd(camSetting.CameraIndex, processor);
processor.Start();
}
ThreadSafeLogger.Log($"检测协调器已初始化，启动了 {_processors.Count} 个相机处理线程。");
}
//public static void EnqueueImage(int cameraIndex, Bitmap bmp)
//{
// if (_processors.TryGetValue(cameraIndex, out var processor))
// {
// processor.EnqueueImage(bmp);
// }
// else
// {
// // 如果找不到处理器，必须释放Bitmap防止泄漏
// bmp?.Dispose();
// }
//}
public static void EnqueueImage(int cameraIndex, Bitmap bmp)
{
// 在图像进入队列之前生成一个新的产品ID
long currentProductId;
lock (_productAssemblies) // 同步访问产品计数器
{
_productCounter++;
currentProductId = _productCounter;
}
if (_processors.TryGetValue(cameraIndex, out var processor))
{
processor.EnqueueImage(bmp);
processor.EnqueueImage(bmp, currentProductId); // 传递产品ID
}
else
{
// 如果找不到处理器，必须释放Bitmap防止泄漏
bmp?.Dispose();
bmp?.Dispose(); // 如果找不到处理器，必须释放Bitmap防止泄漏
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 未能为相机 {cameraIndex} 找到处理器，产品 {currentProductId} 的图像被丢弃。");
// 如果没有处理器，不需要在 _productAssemblies 中添加，因为不会有结果返回
}
}
// 供 CameraProcessor 回调，用以组装产品
public static void AssembleProduct(ImageData data, string result)
{
var assembly = _productAssemblies.GetOrAdd(data.ProductId, (id) => new ProductAssembly(id, _enabledCameraCount));
//// 供 CameraProcessor 回调，用以组装产品
//public static void AssembleProduct(ImageData data, string result)
//{
// var assembly = _productAssemblies.GetOrAdd(data.ProductId, (id) => new ProductAssembly(id, _enabledCameraCount));
if (assembly.AddResult(data.CameraIndex, result))
// if (assembly.AddResult(data.CameraIndex, result))
// {
// string finalResult = assembly.GetFinalResult();
// ThreadSafeLogger.Log($"产品 #{assembly.ProductId} 已检测完毕，最终结果: {finalResult}");
// // 只有在检测运行时，才触发事件
// if (IsDetectionRunning)
// {
// OnDetectionCompleted?.Invoke(null, new DetectionResultEventArgs(finalResult == "OK"));
// }
// if (_productAssemblies.TryRemove(assembly.ProductId, out var finishedAssembly))
// {
// finishedAssembly.Dispose();
// }
// }
//}
// CameraProcessor 回调，用以组装产品
public static void AssembleProduct(long productId, int cameraIndex, bool isOk, Bitmap resultImage)
{
// GetOrAdd 确保 ProductAssembly 只被创建一次
var assembly = _productAssemblies.GetOrAdd(productId, (id) => new ProductAssembly(id, _enabledCameraCount));
assembly.AddResult(cameraIndex, isOk, resultImage);
// 检查产品是否已完成所有相机的检测
if (assembly.IsComplete())
{
string finalResult = assembly.GetFinalResult();
string finalResult = assembly.GetFinalResult() ? "OK" : "NG";
ThreadSafeLogger.Log($"产品 #{assembly.ProductId} 已检测完毕，最终结果: {finalResult}");
// 只有在检测运行时，才触发事件
// 触发事件 (例如更新主UI上的总OK/NG计数)
if (IsDetectionRunning)
{
OnDetectionCompleted?.Invoke(null, new DetectionResultEventArgs(finalResult == "OK"));
OnDetectionCompleted?.Invoke(null, new DetectionResultEventArgs(assembly.GetFinalResult()));
}
if (_productAssemblies.TryRemove(assembly.ProductId, out var finishedAssembly))
// PLC 写入逻辑
if (FrmMain.PlcClient != null) // 假设 FrmMain.PlcClient 可访问
{
finishedAssembly.Dispose();
try
{
if (assembly.GetFinalResult()) // 最终结果 OK
{
FrmMain.PlcClient.WriteBool("M90", true); // 写入M90为1
Thread.Sleep(50); // 短暂延时
FrmMain.PlcClient.WriteBool("M90", false);
}
else // 最终结果 NG
{
FrmMain.PlcClient.WriteBool("M91", true); // 写入M91为1
Thread.Sleep(50); // 短暂延时
FrmMain.PlcClient.WriteBool("M91", false);
}
ThreadSafeLogger.Log($"产品 #{assembly.ProductId} 最终结果 {finalResult} 已写入PLC。");
}
catch (Exception ex)
{
ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 写入PLC失败：{ex.Message}");
}
}
else
{
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 产品 #{assembly.ProductId} 检测结果未能写入PLC：PLC客户端未连接。");
}
// 移除并释放 ProductAssembly
if (_productAssemblies.TryRemove(productId, out var finishedAssembly))
{
finishedAssembly.Dispose(); // 释放所有存储的 Bitmap
}
}
}
/// <summary>
/// 命令所有活动的相机处理器重置它们的内部计数器。
/// </summary>
///// <summary>
///// 命令所有活动的相机处理器重置它们的内部计数器。
///// </summary>
//public static void ResetAllCounters()
//{
// foreach (var processor in _processors.Values)
// {
// processor.ResetCounter();
// }
// ThreadSafeLogger.Log("所有相机处理器的产品计数器已重置。");
//}
public static void ResetAllCounters()
{
lock (_productAssemblies)
{
_productCounter = 0;
// 清空所有未完成的产品，并释放其资源
foreach (var assembly in _productAssemblies.Values)
{
assembly.Dispose();
}
_productAssemblies.Clear();
}
foreach (var processor in _processors.Values)
{
processor.ResetCounter();
}
ThreadSafeLogger.Log("所有相机处理器的产品计数器已重置。");
ThreadSafeLogger.Log("所有相机处理器和产品计数器已重置。");
}
public static CameraProcessor GetProcessor(int cameraIndex)
@@ -142,8 +292,88 @@ namespace Check.Main.Infer
{
assembly.Dispose();
}
_productAssemblies.Clear();
YoloModelManager.Shutdown(); // 确保YOLO模型也关闭
ThreadSafeLogger.Log("检测协调器已关闭。");
}
}
// 新增 ProductAssembly 类，用于集中管理一个产品的检测结果和图像
public class ProductAssembly : IDisposable
{
public long ProductId { get; }
private readonly int _expectedCameraCount;
private readonly ConcurrentDictionary<int, bool> _cameraResults = new ConcurrentDictionary<int, bool>();
private readonly ConcurrentDictionary<int, Bitmap> _resultImages = new ConcurrentDictionary<int, Bitmap>(); // 存储每个相机的结果图像
private readonly object _lock = new object();
public ProductAssembly(long productId, int expectedCameraCount)
{
ProductId = productId;
_expectedCameraCount = expectedCameraCount;
}
/// <summary>
/// 添加单个相机的检测结果。
/// </summary>
/// <param name="cameraIndex">相机编号。</param>
/// <param name="isOk">检测结果是否为OK。</param>
/// <param name="resultImage">带有检测结果的图像。</param>
public void AddResult(int cameraIndex, bool isOk, Bitmap resultImage)
{
lock (_lock)
{
_cameraResults.TryAdd(cameraIndex, isOk);
if (resultImage != null)
{
// 克隆图像，确保 ProductAssembly 拥有其所有权
_resultImages.TryAdd(cameraIndex, (Bitmap)resultImage.Clone());
resultImage.Dispose(); // 释放传入的原始图像副本
}
}
}
/// <summary>
/// 检查是否所有相机都已提交结果。
/// </summary>
public bool IsComplete()
{
lock (_lock)
{
return _cameraResults.Count == _expectedCameraCount;
}
}
/// <summary>
/// 获取最终产品检测结果（所有相机都OK才为OK）。
/// </summary>
public bool GetFinalResult()
{
lock (_lock)
{
return _cameraResults.Values.All(r => r);
}
}
/// <summary>
/// 获取某个相机的结果图像。
/// </summary>
public Bitmap GetResultImage(int cameraIndex)
{
_resultImages.TryGetValue(cameraIndex, out var bmp);
return bmp;
}
public void Dispose()
{
lock (_lock)
{
foreach (var bmp in _resultImages.Values)
{
bmp?.Dispose();
}
_resultImages.Clear();
_cameraResults.Clear();
}
}
}
}

57
Check.Main/Infer/HalconTemplateDetector.cs Normal file
View File

@@ -0,0 +1,57 @@
using HalconTemplateMatch;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Drawing;
namespace Check.Main.Infer
{
public class HalconTemplateDetector : IDetector
{
private LogoMatcher _matcher; // 使用您现有的 LogoMatcher
private double _scoreThreshold = 0.5; // 可以从 ModelSettings 中配置
public void Initialize(string modelPath, object detectionSettings = null)
{
_matcher = new LogoMatcher();
_matcher.LoadTemplates(modelPath); // modelPath 现在是 Halcon 模板目录
// 如果 detectionSettings 包含阈值，可以在这里解析
if (detectionSettings is HalconDetectionSettings halconSettings)
{
_scoreThreshold = halconSettings.ScoreThreshold;
}
}
public DetectionResult Detect(Bitmap image)
{
if (_matcher == null)
throw new InvalidOperationException("HalconTemplateDetector 未初始化。");
Bitmap resultImage;
double score = _matcher.FindLogo(image, out resultImage);
bool isOk = score >= _scoreThreshold;
string message = isOk ? "OK" : "NG";
// 如果需要绘制结果图像，可以在 LogoMatcher 中添加绘制逻辑并返回
// 假设 LogoMatcher 也可以返回一个带有匹配标记的 Bitmap
// Bitmap resultImage = _matcher.DrawResults(image, score);
return new DetectionResult(isOk, message, score); //, resultImage
}
public void Dispose()
{
// LogoMatcher 如果有需要释放的资源，可以在这里处理
}
}
// 辅助设置类，用于传递给 HalconTemplateDetector
public class HalconDetectionSettings
{
public double ScoreThreshold { get; set; } = 0.5;
// 可以添加其他 Halcon 匹配参数
}
}

62
Check.Main/Infer/IDetector.cs Normal file
View File

@@ -0,0 +1,62 @@
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace Check.Main.Infer
{
public interface IDetector : IDisposable
{
/// <summary>
/// 初始化检测器。
/// </summary>
/// <param name="modelPath">模型文件路径（对于传统算法可能是模板目录）</param>
/// <param name="detectionSettings">特定于检测器的设置对象（可选，可以用于传递阈值等）</param>
void Initialize(string modelPath, object detectionSettings = null);
/// <summary>
/// 执行图像检测。
/// </summary>
/// <param name="image">待检测的图像。</param>
/// <returns>包含检测结果（如OK/NG，得分，边界框等）的统一对象。</returns>
DetectionResult Detect(Bitmap image);
}
/// <summary>
/// 统一的检测结果类。
/// </summary>
public class DetectionResult
{
public bool IsOk { get; set; }
public string Message { get; set; }
public double Score { get; set; }
public List<RectangleF> BoundingBoxes { get; set; } // 深度学习可能返回多个目标框
// 如果需要，可以添加带有绘制结果的图像
public Bitmap ResultImage { get; set; }
public DetectionResult(bool isOk, string message = "Unknown", double score = 0.0, List<RectangleF> boundingBoxes = null, Bitmap resultImage = null)
{
IsOk = isOk;
Message = message;
Score = score;
BoundingBoxes = boundingBoxes ?? new List<RectangleF>();
ResultImage = resultImage;
}
}
//// 辅助设置类，用于传递给 HalconTemplateDetector
//public class HalconDetectionSettings
//{
// public double ScoreThreshold { get; set; } = 0.5;
//}
// 辅助设置类，用于传递给 YoloDetector
public class YoloDetectionSettings
{
public float ConfidenceThreshold { get; set; } = 0.25f;
public float NmsThreshold { get; set; } = 0.45f;
}
}

120
Check.Main/Infer/ModelSettings.cs
View File

@@ -1,4 +1,14 @@
using Check.Main.Common;
//using Check.Main.Common;
//using System;
//using System.Collections.Generic;
//using System.ComponentModel;// 需要引入此命名空间以使用 INotifyPropertyChanged
//using System.Linq;
//using System.Runtime.CompilerServices;
//using System.Runtime.Serialization;
//using System.Text;
//using System.Threading.Tasks;
using Check.Main.Common;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
@@ -7,28 +17,12 @@ using System.Runtime.CompilerServices;
using System.Runtime.Serialization;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.Windows.Forms.Design;
using System.Drawing.Design;
namespace Check.Main.Infer
{
public enum DetectDevice
{
[Description("CPU")]
CPU = 0,
[Description("GPU")]
GPU,
//[Description("VPU")]
//VPU,
}
public enum AlgorithmType
{
[Description("传统算法")]
Tradition = 0,
[Description("深度学习")]
DeepLearning,
}
public enum CheckModelType
{
[Description("分类")]
@@ -47,9 +41,32 @@ namespace Check.Main.Infer
PoseEstimation
}
[Serializable] // 确保可被XML序列化
public class ModelSettings : INotifyPropertyChanged, ICloneable
public enum AlgorithmType
{
[Description("传统算法")]
Tradition = 0,
[Description("深度学习")]
DeepLearning,
}
public enum DetectDevice
{
[Description("CPU")]
CPU = 0,
[Description("GPU")]
GPU,
//[Description("VPU")]
//VPU,
}
[Serializable] // 确保可被XML序列化
public class ModelSettings : INotifyPropertyChanged, ICloneable//类ModelSettings继承或实现两个接口：①提供一个事件，用于在属性值更改时发出通知；②提供一个方法，用于创建对象的独立副本
{
//1. 实现 INotifyPropertyChanged 接口
public event PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;
private int _id;
@@ -57,9 +74,14 @@ namespace Check.Main.Infer
private string _path = "";
private DetectDevice _checkDevice=DetectDevice.CPU;
private AlgorithmType _mAType = AlgorithmType.Tradition;
private CheckModelType _mType = CheckModelType.Classification;
private CheckModelType _mType = CheckModelType.ObjectDetection;
private bool _isEnabled = true;
// 新增 HALCON 和 YOLO 的参数。10.22
private double _halconScoreThreshold = 0.5;
private float _yoloConfidenceThreshold = 0.25f;
private float _yoloNmsThreshold = 0.45f;
[Category("基本信息"), DisplayName("模型编号"), Description("模型的唯一标识符，用于与相机编号对应。")]
public int Id
{
@@ -73,13 +95,6 @@ namespace Check.Main.Infer
get => _name;
set { if (_name != value) { _name = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("基本信息"), DisplayName("推理设备"), Description("推理模型的设备。")]
[TypeConverter(typeof(EnumDescriptionTypeConverter))]
public DetectDevice CheckDevice
{
get => _checkDevice;
set { if (_checkDevice != value) { _checkDevice = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("基本信息"), DisplayName("算法类型"), Description("所使用的算法的类型。")]
[TypeConverter(typeof(EnumDescriptionTypeConverter))]
@@ -88,6 +103,16 @@ namespace Check.Main.Infer
get => _mAType;
set { if (_mAType != value) { _mAType = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("基本信息"), DisplayName("推理设备"), Description("推理模型的设备。")]
[TypeConverter(typeof(EnumDescriptionTypeConverter))]
public DetectDevice CheckDevice
{
get => _checkDevice;
set { if (_checkDevice != value) { _checkDevice = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("基本信息"), DisplayName("模型类型"), Description("推理模型的类型。")]
[TypeConverter(typeof(EnumDescriptionTypeConverter))]
public CheckModelType MType
@@ -96,18 +121,18 @@ namespace Check.Main.Infer
set { if (_mType != value) { _mType = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("基本信息"), DisplayName("是否启用"), Description("是否在程序启动时是否启用模型")]
public bool IsEnabled
{
get => _isEnabled;
set
{
if (_isEnabled != value)
{
_isEnabled = value;
OnPropertyChanged();
}
}
set {
if (_isEnabled != value)
{
_isEnabled = value;
OnPropertyChanged();
}
}
}
[Category("文件"), DisplayName("模型路径"), Description("选择模型文件（.onnx, .bin, etc., .pt）。")]
@@ -118,6 +143,27 @@ namespace Check.Main.Infer
set { if (_path != value) { _path = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("模型参数"), DisplayName("HALCON得分阈值"), Description("HALCON模板匹配的得分阈值（0-1）。")]
public double HalconScoreThreshold
{
get => _halconScoreThreshold;
set { if (_halconScoreThreshold != value) { _halconScoreThreshold = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("模型参数"), DisplayName("YOLO置信度阈值"), Description("YOLO检测的置信度阈值（0-1）。")]
public float YoloConfidenceThreshold
{
get => _yoloConfidenceThreshold;
set { if (_yoloConfidenceThreshold != value) { _yoloConfidenceThreshold = value; OnPropertyChanged(); } }
}
[Category("模型参数"), DisplayName("YOLO NMS阈值"), Description("YOLO检测的非极大值抑制（NMS）阈值（0-1）。")]
public float YoloNmsThreshold
{
get => _yoloNmsThreshold;
set { if (_yoloNmsThreshold != value) { _yoloNmsThreshold = value; OnPropertyChanged(); } }
}
protected void OnPropertyChanged([CallerMemberName] string propertyName = null)
{
PropertyChanged?.Invoke(this, new PropertyChangedEventArgs(propertyName));

409
Check.Main/Infer/YoloDetector.cs Normal file
View File

@@ -0,0 +1,409 @@
using Check.Main.Camera;
using Check.Main.Common;
using OpenCvSharp;
using SkiaSharp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using YoloDotNet;
using YoloDotNet.Models;
namespace Check.Main.Infer
{
/// <summary>
/// YOLO 检测结果对象，包含标签、置信度与检测框
/// </summary>
public class YoloPrediction
{
public YoloLabel Label { get; set; }
public float Score { get; set; }
public BoundingBox BoundingBox { get; set; }
}
/// <summary>
/// YOLO 类别标签
/// </summary>
public class YoloLabel
{
public string Name { get; set; }
}
/// <summary>
/// 检测框坐标结构体
/// </summary>
public struct BoundingBox
{
public float Left { get; set; }
public float Top { get; set; }
public float Width { get; set; }
public float Height { get; set; }
public BoundingBox(float left, float top, float width, float height)
{
Left = left;
Top = top;
Width = width;
Height = height;
}
}
/// <summary>
/// YOLO 目标检测器实现类
/// </summary>
public class YoloDetector : IDetector, IDisposable
{
private Yolo _yoloModel;
private int _modelID;
private float _confidenceThreshold = 0.25f;
private float _nmsThreshold = 0.45f;
/// <summary>
/// 初始化 YOLO 检测器并加载模型
/// </summary>
/// <param name="modelIdStr">模型 ID 字符串</param>
/// <param name="detectionSettings">可选检测参数</param>
/// <exception cref="ArgumentException">ID 无效</exception>
/// <exception cref="InvalidOperationException">模型未加载</exception>
public void Initialize(string modelIdStr, object detectionSettings = null)
{
if (string.IsNullOrWhiteSpace(modelIdStr))
throw new ArgumentException("模型ID字符串不能为空。", nameof(modelIdStr));
if (!int.TryParse(modelIdStr, out _modelID))
throw new ArgumentException("模型ID必须为有效整数。", nameof(modelIdStr));
_yoloModel = YoloModelManager.GetModel(_modelID)
?? throw new InvalidOperationException($"YOLO 模型 (ID: {_modelID}) 未加载或找不到。");
if (detectionSettings is YoloDetectionSettings yoloSettings)
{
_confidenceThreshold = Math.Clamp(yoloSettings.ConfidenceThreshold, 0f, 1f);
_nmsThreshold = Math.Clamp(yoloSettings.NmsThreshold, 0f, 1f);
}
}
/// <summary>
/// 执行检测，判断是否含有 logo 类对象
/// </summary>
public DetectionResult Detect(Bitmap image)
{
if (_yoloModel == null)
throw new InvalidOperationException("YoloDetector 未初始化或模型未加载。");
if (image == null)
return new DetectionResult(false, "输入图像为空。");
try
{
using var skBitmap = CameraProcessor.ToSKBitmapFast(image);
if (skBitmap == null)
return new DetectionResult(false, "图像转换失败。");
using var skImage = SKImage.FromBitmap(skBitmap);
if (skImage == null)
return new DetectionResult(false, "无法生成 SKImage。");
var predictions = _yoloModel.RunObjectDetection(
skImage,
confidence: _confidenceThreshold,
iou: _nmsThreshold
);
// 检查是否检测到 logo
bool foundLogo = predictions.Any(p =>
p.Label.Name.Equals("logo", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
return foundLogo
? new DetectionResult(false, "NG")
: new DetectionResult(true, "OK");
}
catch (Exception ex)
{
return new DetectionResult(false, $"检测失败: {ex.Message}");
}
}
/// <summary>
/// 在图像上绘制检测框与标签
/// </summary>
public Bitmap DrawYoloPredictions(Bitmap source, IEnumerable<YoloPrediction> predictions)
{
if (source == null)
throw new ArgumentNullException(nameof(source));
if (predictions == null || !predictions.Any())
return (Bitmap)source.Clone();
Bitmap output = (Bitmap)source.Clone();
using var graphics = Graphics.FromImage(output);
using var pen = new Pen(Color.Yellow, 2);
using var font = new Font("Arial", 10, FontStyle.Bold);
using var brush = new SolidBrush(Color.Yellow);
foreach (var pred in predictions)
{
var box = pred.BoundingBox;
var rect = new RectangleF(box.Left, box.Top, box.Width, box.Height);
// 绘制检测框
graphics.DrawRectangle(pen, rect.X, rect.Y, rect.Width, rect.Height);
// 绘制标签
string label = $"{pred.Label?.Name ?? "unknown"} ({pred.Score:P1})";
graphics.DrawString(label, font, brush, rect.X, rect.Y - 15);
}
return output;
}
/// <summary>
/// 无需显式释放模型，资源由 YoloModelManager 管理
/// </summary>
public void Dispose()
{
//_yoloModel = null;
}
}
}
//总结，区分好YoloModelManager.cs和YoloDetector.cs各自的职能，谁负责模型管理，谁负责yolo算法的执行，现在这两个文件是交织在一起比较乱的，有时间去处理一下
//看上面的定义的一些结构体胡总和类，就可以调用啦
//using Check.Main.Camera;
//using Check.Main.Common;
//using SkiaSharp;
//using System;
//using System.Collections.Generic;
//using System.Drawing;
//using System.Linq;
//using System.Text;
//using System.Threading.Tasks;
//using YoloDotNet;
//using YoloDotNet.Models;
//namespace Check.Main.Infer
//{
// public class YoloDetector : IDetector
// {
// private Yolo _yoloModel;
// private int _modelID; // 需要知道模型ID来从 YoloModelManager 获取
// private float _confidenceThreshold = 0.25f;
// private float _nmsThreshold = 0.45f;
// public void Initialize(string modelIdStr, object detectionSettings = null)
// {
// if (!int.TryParse(modelIdStr, out _modelID))
// {
// throw new ArgumentException("YoloDetector 初始化需要有效的模型ID字符串。", nameof(modelIdStr));
// }
// _yoloModel = YoloModelManager.GetModel(_modelID);
// if (_yoloModel == null)
// {
// throw new InvalidOperationException($"YOLO 模型 (ID: {_modelID}) 未加载或找不到。");
// }
// if (detectionSettings is YoloDetectionSettings yoloSettings)
// {
// _confidenceThreshold = yoloSettings.ConfidenceThreshold;
// _nmsThreshold = yoloSettings.NmsThreshold;
// // 注意：YOLO模型的置信度和NMS阈值最好在YoloModelManager加载时设置
// // 这里如果需要运行时调整，可能需要Yolo.SetThresholds方法
// }
// }
// public DetectionResult Detect(Bitmap image)
// {
// if (_yoloModel == null)
// throw new InvalidOperationException("YoloDetector 未初始化或模型未加载。");
// using (var skImage = CameraProcessor.ToSKBitmapFast(image)) // 使用 CameraProcessor 的静态方法
// {
// if (skImage == null)
// {
// return new DetectionResult(false, "图像转换失败");
// }
// // 在这里可以应用运行时阈值，如果Yolo模型支持
// // _yoloModel.Confidence = _confidenceThreshold;
// // _yoloModel.Nms = _nmsThreshold;
// var predictions = _yoloModel.RunObjectDetection(skImage);
// bool isOk = !predictions.Any(); // 假设没有检测到任何目标为 OK
// string message = isOk ? "OK" : "NG";
// List<RectangleF> boundingBoxes = predictions.Select(p => new RectangleF(p.Rectangle.X, p.Rectangle.Y, p.Rectangle.Width, p.Rectangle.Height)).ToList();
// Bitmap resultImage = DrawYoloPredictions(image, predictions);
// return new DetectionResult(isOk, message, 0, boundingBoxes, resultImage);
// }
// }
// private Bitmap DrawYoloPredictions(Bitmap originalImage, IEnumerable<YoloPrediction> predictions)
// {
// Bitmap resultBmp = (Bitmap)originalImage.Clone();
// using (Graphics g = Graphics.FromImage(resultBmp))
// {
// Pen ngPen = new Pen(Color.Red, 3);
// Font font = new Font("Arial", 12, FontStyle.Bold);
// Brush brush = new SolidBrush(Color.Red);
// foreach (var p in predictions)
// {
// Rectangle rect = new Rectangle((int)p.Rectangle.X, (int)p.Rectangle.Y, (int)p.Rectangle.Width, (int)p.Rectangle.Height);
// g.DrawRectangle(ngPen, rect);
// g.DrawString($"{p.Label} ({p.Confidence:P})", font, brush, rect.X, rect.Y - 20);
// }
// }
// return resultBmp;
// }
// public void Dispose()
// {
// // YOLO 模型生命周期由 YoloModelManager 管理，这里不需要额外释放
// }
// }
//}
//public DetectionResult Detect(Bitmap image)
//{
// if (_yoloModel == null)
// throw new InvalidOperationException("YoloDetector 未初始化或模型未加载。");
// using (var skBitmap = CameraProcessor.ToSKBitmapFast(image))
// using (var skImage = SKImage.FromBitmap(skBitmap))
// {
// //注意深拷贝浅拷贝的概念，复制的图片别忘了释放
// var output = image.Clone();
// if (skImage == null)
// return new DetectionResult(false, "图像转换失败");
// //var results = _yoloModel.RunObjectDetection(skImage, confidence: 0.4f, iou: 0.5f);
// var predictions = _yoloModel.RunObjectDetection(
// skImage,
// confidence: _confidenceThreshold,
// iou: _nmsThreshold
// );
// var ExistBool = predictions.FirstOrDefault(res => res.Label.Name.Equals("logo", StringComparison.OrdinalIgnoreCase));
// if (ExistBool != null)
// {
// var box = ExistBool.BoundingBox;
// var rect = new Rect(box.Left, box.Top, box.Width, box.Height);
// //Cv2.Rectangle(output, rect, Scalar.Yellow, 2);
// //Cv2.PutText(output, $"{logoResult.Label.Name}: {logoResult.Confidence:P2}", new CvPoint(rect.X, rect.Y - 10), HersheyFonts.HersheySimplex, 0.6, Scalar.Yellow, 2);
// }
// bool isOk = !predictions.Any(); // 没有检测结果为OK
// string message = isOk ? "OK" : "NG";
// //var boundingBoxes = predictions
// // .Select(p => new RectangleF(p.Rectangle.X, p.Rectangle.Y, p.Rectangle.Width, p.Rectangle.Height))
// // .ToList();
// //Bitmap resultImage = DrawYoloPredictions(image, predictions);
// //return new DetectionResult(isOk, message, 0, boundingBoxes, resultImage);
// }
//}
//// 注意：如果你使用的是 YoloResult，请改为 IEnumerable<YoloResult> IEnumerable<YoloPrediction>
//private Bitmap DrawYoloPredictions(Bitmap originalImage, IEnumerable<YoloPrediction> predictions)
//{
// Bitmap resultBmp = (Bitmap)originalImage.Clone();
// using (Graphics g = Graphics.FromImage(resultBmp))
// {
// Pen boxPen = new Pen(Color.Red, 3);
// Font font = new Font("Arial", 12, FontStyle.Bold);
// Brush brush = new SolidBrush(Color.Red);
// foreach (var p in predictions)
// {
// Rectangle rect = new Rectangle(
// (int)p.Rectangle.X,
// (int)p.Rectangle.Y,
// (int)p.Rectangle.Width,
// (int)p.Rectangle.Height
// );
// g.DrawRectangle(boxPen, rect);
// g.DrawString($"{p.Label} ({p.Confidence:P0})", font, brush, rect.X, rect.Y - 20);
// }
// boxPen.Dispose();
// font.Dispose();
// brush.Dispose();
// }
// return resultBmp;
//}
// 错误②：CS0246 解决方法：确保 YoloPrediction 的完整命名空间正确引用。
// 由于你的文件开头已经有了 `using YoloDotNet.Models;`
// 所以这里直接使用 `YoloPrediction` 应该是正确的，除非 `YoloPrediction` 不在该命名空间下。
// 如果问题依然存在，检查 YoloDotNet.Models 命名空间中 YoloPrediction 的具体定义。
//private Bitmap DrawYoloPredictions(Bitmap originalImage, IEnumerable<YoloPrediction> predictions)
//{
// Bitmap resultBmp = (Bitmap)originalImage.Clone();
// using (Graphics g = Graphics.FromImage(resultBmp))
// {
// Pen boxPen = new Pen(Color.Red, 3);
// Font font = new Font("Arial", 12, FontStyle.Bold);
// Brush brush = new SolidBrush(Color.Red);
// foreach (var p in predictions)
// {
// Rectangle rect = new Rectangle(
// (int)p.Rectangle.X,
// (int)p.Rectangle.Y,
// (int)p.Rectangle.Width,
// (int)p.Rectangle.Height
// );
// g.DrawRectangle(boxPen, rect);
// g.DrawString($"{p.Label} ({p.Confidence:P0})", font, brush, rect.X, rect.Y - 20);
// }
// boxPen.Dispose();
// font.Dispose();
// brush.Dispose();
// }
// return resultBmp;
//}

27
Check.Main/Infer/YoloModelManager.cs
View File

@@ -31,40 +31,41 @@ namespace Check.Main.Infer
if (modelSettings == null) return;
ThreadSafeLogger.Log("开始加载YOLO模型...");
foreach (var setting in modelSettings)
// 筛选出启用的深度学习模型进行加载
foreach (var setting in modelSettings.Where(s => s.IsEnabled && s.M_AType == AlgorithmType.DeepLearning))
{
bool gpuUse = false;
if (setting.CheckDevice == DetectDevice.GPU)
{
gpuUse = true;
}
bool gpuUse = setting.CheckDevice == DetectDevice.GPU;
if (string.IsNullOrEmpty(setting.Path) || !File.Exists(setting.Path))
{
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] 模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id}) 路径无效或文件不存在，已跳过加载。");
ThreadSafeLogger.Log($"[警告] YOLO模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id}) 路径无效或文件不存在，已跳过加载。");
continue;
}
try
{
// 创建YOLO实例
var yolo = new Yolo(new YoloOptions
{
OnnxModel = setting.Path,
// 您可以根据需要从配置中读取这些值
ModelType = (YoloDotNet.Enums.ModelType)setting.MType,
Cuda = gpuUse, // 推荐使用GPU
PrimeGpu = false
Cuda = gpuUse,
//Confidence = setting.YoloConfidenceThreshold, // 从 ModelSettings 读取
//Nms = setting.YoloNmsThreshold, // 从 ModelSettings 读取
PrimeGpu = false // 根据需求设置
});
// 保存阈值配置
var conf = setting.YoloConfidenceThreshold;
var nms = setting.YoloNmsThreshold;
if (_loadedModels.TryAdd(setting.Id, yolo))
{
ThreadSafeLogger.Log($"成功加载模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id})。");
ThreadSafeLogger.Log($"成功加载YOLO模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id})。");
}
}
catch (Exception ex)
{
ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 加载模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id}) 失败: {ex.Message}");
ThreadSafeLogger.Log($"[错误] 加载YOLO模型 '{setting.Name}' (ID: {setting.Id}) 失败: {ex.Message}");
}
}
ThreadSafeLogger.Log($"YOLO模型加载完成，共成功加载 {_loadedModels.Count} 个模型。");

3
Check.Main/UI/FrmConfig.cs
View File

@@ -17,8 +17,7 @@ namespace Check.Main.UI
{
public partial class FrmConfig : DockContent
{
//private ProcessConfig _mainSettings=new ProcessConfig();
//private readonly string _configFilePath = Path.Combine(Application.StartupPath, "main_config.xml");
public FrmConfig()
{
InitializeComponent();