C# 与 OpenCV/Halcon 实战：基于机器视觉的产品外观缺陷检测系统开发_c# 机器视觉缺陷检测
随着自动化生产和智能制造的不断发展，工业生产中的质量控制越来越依赖于高效的自动化检测系统。传统的人工检查方法已经无法满足大规模生产的需求，而机器视觉技术凭借其高效、精确、自动化的特点，逐渐成为了质量检测领域的主流技术。通过摄像头和图像处理技术，机器视觉系统可以实时分析产品的外观缺陷，从而提高生产效率，降低人工成本，并确保产品质量。
本篇文章将介绍如何使用 C# 和 OpenCV 或 Halcon（两个常用的机器视觉库）构建一个基于机器视觉的产品外观缺陷检测系统。我们将从环境配置、图像采集、图像处理、缺陷检测到应用开发等方面进行详细讲解，帮助你实现一个完整的视觉检测系统。
1. 机器视觉基础
机器视觉（Machine Vision）是一种通过摄像头、传感器等设备采集图像，利用计算机视觉算法处理和分析图像，从而实现自动化检测、识别和分类的技术。在产品质量检测中，机器视觉系统通常需要完成以下任务：
- 图像采集：通过工业相机获取产品的图像。
- 图像处理：包括预处理、特征提取、图像分割等。
- 缺陷检测：根据图像特征判断产品是否有缺陷。
- 分类与报告：根据检测结果对产品进行分类，并生成报告。
