https://github.com/dl-cv/openivs
OpenIVS是一个开源的工业视觉系统，它提供了一套工业视觉软件框架，帮助你快速完成工业视觉检测项目。
https://github.com/dl-cv/openivs
csharp deep-learning image-processing industrial-automation modbus opencv wpf
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OpenIVS是一个开源的工业视觉系统，它提供了一套工业视觉软件框架，帮助你快速完成工业视觉检测项目。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/dl-cv/openivs
- Owner: dl-cv
- License: apache-2.0
- Created: 2025-03-10T06:35:30.000Z (10 months ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2025-07-10T13:35:52.000Z (5 months ago)
- Last Synced: 2025-07-10T20:40:35.315Z (5 months ago)
- Topics: csharp, deep-learning, image-processing, industrial-automation, modbus, opencv, wpf
- Language: C#
- Homepage: https://dlcv.com.cn/
- Size: 2.01 MB
- Stars: 54
- Watchers: 4
- Forks: 15
- Open Issues: 1
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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# OpenIVS 文档
## 简介
OpenIVS 的全称是 Open Source Industrial Vision System，即开源工业视觉系统。它是一个开源的工业视觉软件框架，帮助你快速完成工业视觉检测项目。
OpenIVS 是一个基于 .NET 平台的工业视觉软件框架，提供了相机连接、图像采集、图像处理、模型推理、PLC控制等功能。你可以使用 OpenIVS 快速搭建一个工业视觉检测系统，实现自动化检测、缺陷识别等功能。
## 目录
- [安装需求](#安装需求)
- [使用说明](#使用说明)
- [修改PLC配置](#修改plc配置)
- [修改相机配置](#修改相机配置)
- [修改模型推理方法](#修改模型推理方法)
- [修改设备逻辑](#修改设备逻辑)
## 安装需求
在使用 OpenIVS 前，需要安装以下软件：
* **海康相机MVS**
- 版本：MVS_STD_4.4.0_240913.exe
- 下载地址：[MVS_STD_4.4.0_240913.zip](https://www.hikrobotics.com/cn2/source/support/software/MVS_STD_4.4.0_240913.zip)
- 用于相机连接和图像采集
* **Halcon**（可选）
- 版本：halcon-20.11.1.0-windows.exe
- 下载地址：[https://www.mvtec.com/downloads](https://www.mvtec.com/downloads)
- 如果需要使用Halcon接口进行图像处理，则需要安装
* **深度视觉AI平台**
- 官方网站：[https://dlcv.com.cn](https://dlcv.com.cn)
- 需要安装**高性能SDK套件**才能加载模型进行推理
- 您需要使用深度视觉AI平台训练模型
- 该SDK提供了模型推理所需的各项功能
- 参考文档：[https://docs.dlcv.com.cn/deploy/csharp_sdk](https://docs.dlcv.com.cn/deploy/csharp_sdk)
## 使用说明
### 修改PLC配置
在 [ModbusManager.cs](OpenIVSWPF\Managers\ModbusManager.cs) 中可以修改PLC相关配置：
#### 串口通信参数设置
```csharp
_modbusApi.SetSerialPort(
settings.PortName, // 串口名称
settings.BaudRate, // 波特率
settings.DataBits, // 数据位
settings.StopBits, // 停止位
settings.Parity, // 校验位
(byte)settings.DeviceId // 设备ID
);
```
也可以在设置页面修改：
#### 位置控制参数
- 修改`MoveToPositionAsync`方法可调整位置控制逻辑
- 调整位置精度：`Math.Abs(currentPosition - position) < 1.0f`
#### 增加其他动作
可在`ModbusManager`中增加其他PLC控制动作，以满足特定需求。例如：增加 OK/NG 信号控制。
假设 PLC 通过写入寄存器 16 实现 OK/NG 信号控制，可以在`ModbusManager`中增加如下方法：
```csharp
_modbusApi.WriteSingleRegister(16, isOK);
```
### 修改相机配置
#### 修改相机配置
单相机的情况下，可以在设置页面修改，包括相机名称，触发方式等：
同时也可以在设置页面修改：
* 存图路径
* 存图质量
* 是否存储OK图或NG图
#### 多相机支持
多相机的情况下，可以在 [CameraInitializer.cs](OpenIVSWPF\Managers\CameraInitializer.cs) 中修改相机连接参数：
- 当前系统使用单例模式管理相机：`CameraInstance.Instance`
- 若需支持多相机，可修改为列表管理多个相机实例
```csharp
// 多相机管理示例
private List _cameraManagers = new List();
// 初始化多个相机
public void InitializeMultipleCameras(Settings settings)
{
foreach (var cameraConfig in settings.CameraConfigs)
{
var cameraManager = new CameraManager();
// 设置相机参数
_cameraManagers.Add(cameraManager);
}
}
```
### 修改模型推理方法
#### 设置模型路径
在设置页面，可以修改模型路径：
#### 自定义模型推理
在 [ModelManager.cs](OpenIVSWPF\Managers\ModelManager.cs) 中可以修改AI模型推理相关配置：
1. **加载多个模型**
```csharp
// 多模型管理示例
private Dictionary _models = new Dictionary();
// 加载多个模型
public void LoadModels(List modelPaths)
{
foreach (var path in modelPaths)
{
string modelName = Path.GetFileNameWithoutExtension(path);
_models[modelName] = new Model(path, 0);
}
}
```
2. **实现模型级联**
- 可修改`PerformInference`方法实现多模型级联推理
```csharp
// 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;
}
```
3. **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
### 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](OpenIVSWPF\Managers\MainLoopManager.cs) 中可以修改整体处理逻辑：
1. **修改位置序列**
```csharp
// 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
```csharp
// 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
```csharp
// 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);
}
```