WPF编写工业相机镜头选型程序

该程序满足面阵和线阵的要求。
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前端代码

<Window x:Class="相机镜头选型.MainWindow" Loaded="Window_Loaded"
        xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation"
        xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml"
        xmlns:d="http://schemas.microsoft.com/expression/blend/2008"
        xmlns:lvc="clr-namespace:LiveCharts.Wpf;assembly=LiveCharts.Wpf"
        xmlns:svgc = "http://sharpvectors.codeplex.com/svgc/"
        xmlns:mc="http://schemas.openxmlformats.org/markup-compatibility/2006"
        xmlns:local="clr-namespace:相机镜头选型"
        mc:Ignorable="d"
        Title="相机镜头选型工具" Height="500" Width="1000"
       >

    <Window.Background>
        <RadialGradientBrush GradientOrigin="0.5,-0.8" Center="0.5,0" RadiusX="0.7" RadiusY="0.7">
            <GradientStop Color="#A02B40" Offset="0"/>
            <GradientStop Color="#08113c" Offset="1"/>
        </RadialGradientBrush>
    </Window.Background>
    <Window.Resources>
        <Style x:Key="myTextBlock" TargetType="TextBlock" >
            <Setter Property="Foreground" Value="White"></Setter>
        </Style>

    </Window.Resources>
    <Grid>
        <Grid.ColumnDefinitions>
            <ColumnDefinition></ColumnDefinition>
            <ColumnDefinition></ColumnDefinition>
        </Grid.ColumnDefinitions>
        <Grid>
            <Grid.RowDefinitions>
                <RowDefinition></RowDefinition>
                <RowDefinition></RowDefinition>
            </Grid.RowDefinitions>


        </Grid>
        <!--Canvas -->
        <Grid  Grid.Column="1" >
            <Grid.RowDefinitions>
                <RowDefinition/>
                <RowDefinition/>
            </Grid.RowDefinitions>
            <!--DataGrid -->
            <DataGrid Grid.Row="0" x:Name="dataGrid" ItemsSource="{Binding}" AutoGenerateColumns="False" Height="Auto" Margin="5">
                <DataGrid.Columns>
                    <DataGridTextColumn Header="参数" Binding="{Binding Name}" Width="*"></DataGridTextColumn>
                    <DataGridTextColumn Header="数值" Binding="{Binding Value}" Width="*"></DataGridTextColumn>
                </DataGrid.Columns>
            </DataGrid>
            <!-- -->
            <Canvas  Grid.Row="1"  Width="Auto" Height="Auto" Margin="5">
                <svgc:SvgViewbox  IsHitTestVisible="False" Source="D:\02_Study\06_WPF\WpfApp1\相机镜头选型\Asset\Lens_Selector.svg" Height="240" Width="450" HorizontalAlignment="Center" VerticalAlignment="Top"  Canvas.ZIndex="1" Canvas.Left="10" Canvas.Top="-5"/>
                <TextBox   Text="" Width="50" Height="18"  Canvas.ZIndex="2" Canvas.Left="410" Canvas.Top="31"  Background="White" x:Name="vof_w"></TextBox>
                <TextBox   Text="{Binding Text,ElementName=vof_h,Mode=OneWay}" Width="50"
印刷检测系统开发文档 1. 系统概述 印刷检测系统是一种基于机器视觉技术的自动化检测解决方案,用于识别印刷产品中的缺陷、偏差和质量问题。该系统通过高速摄像机捕获印刷图像,然后利用图像处理和分析算法来检测各种印刷缺陷,如污点、色差、套印不准、墨点、划痕等。 2. 系统架构 2.1 硬件架构 图像采集模块:高速工业相机、线扫相机、光源系统 数据处理模块:高性能计算机、GPU 加速卡 机械控制模块:运动控制系统、传送带、编码器 通信接口:以太网、USB、工业现场总线 显示与报警模块:显示器、声光报警器 2.2 软件架构 数据采集层:相机驱动、图像采集接口 数据处理层:图像处理算法库、缺陷检测算法 业务逻辑层:检测流程控制、参数配置、结果分析 用户界面层:操作界面、数据可视化、报告生成 系统管理层:用户权限管理、日志记录、系统监控 3. 核心功能模块 3.1 图像采集模块 多相机同步控制:支持多台相机同时采集,确保图像同步性 图像预处理:去噪、增强、滤波等 实时图像传输:高速数据传输接口,确保图像实时性 曝光控制:自动 / 手动曝光调节 图像格式转换:支持多种图像格式输入输出 3.2 图像处理模块 图像增强:对比度增强、亮度调整、锐化等 图像分割:基于阈值、边缘、区域的分割方法 特征提取:颜色特征、纹理特征、形状特征等 图像配准:实现待检测图像与标准图像的精确对齐 颜色空间转换:RGB、HSV、LAB 等多种颜色空间支持 3.3 缺陷检测模块 污点检测:识别图像中的污点、杂质 色差检测:检测颜色偏差,确保颜色一致性 套印检测:检查多色印刷中的套印精度 字符检测:OCR 识别与验证,确保文字正确性 图案完整性检测:检测图案是否完整,有无缺失 划痕检测:识别印刷表面的划痕、刮擦 墨点检测:检测多余的墨点或墨滴 3.4 参数配置模块 检测参数设置:灵敏度、阈值、滤波参数等 产品模板管理:不同产品的检测模板创建与管理 缺陷分类配置:定义不同类型缺陷的判定标准 报警级别设置:不同严重程度缺陷的报警方式设置 3.5 数据管理模块 检测结果存储:数据库存储检测结果 历史数据查询:按时间、产品、缺陷类型等条件查询 统计分析:缺陷类型统计、趋势分析等 报表生成:自动生成检测报告,支持导出 PDF、Excel 等格式 3.6 用户界面模块 主控制界面:系统状态监控、检测流程控制 参数配置界面:检测参数设置、产品模板管理 实时图像显示:原始图像与处理后图像的实时显示 缺陷标注:在图像上标注检测到的缺陷位置 操作日志:记录用户操作历史 3.7 系统管理模块 用户权限管理:不同级别用户的权限分配 系统参数设置:相机参数、网络参数等系统级配置 系统自检:启动时自动检查硬件状态 固件升级:支持系统软件和硬件固件的远程升级 4. 工作流程 初始化阶段:系统自检、参数加载、相机预热 模板创建:导入标准样本图像,设置检测区域和参数 图像采集:通过相机采集待检测印刷品的图像 图像预处理:对采集的图像进行去噪、增强等处理 缺陷检测:应用各种检测算法识别图像中的缺陷 结果判定:根据预设的标准判定产品是否合格 结果输出:显示检测结果,记录缺陷信息 报警处理:对不合格产品进行报警,记录相关信息 数据统计:对检测结果进行统计分析,生成报表 5. 技术选型 5.1 硬件技术 相机:高速工业相机(线扫或面阵),分辨率根据检测精度需求选择 镜头:根据视场和工作距离选择合适的工业镜头 光源:LED 光源(条形光、环形光、同轴光等),根据检测对象选择合适的光源类型 图像处理单元:高性能工业计算机,可选配 GPU 加速卡 运动控制:伺服电机、步进电机、PLC 控制器 5.2 软件技术 操作系统:Windows 工业版或 Linux 开发语言:Python、C++ 图像处理库:OpenCV、Halcon、VisionPro 数据库:MySQL、SQLite(用于本地存储) GUI 框架:PyQt、Tkinter、WPF 网络通信:TCP/IP、HTTP、Modbus 等工业通信协议 6. 性能指标 检测速度:根据相机帧率和处理能力确定,一般可达 10-100 米 / 分钟 检测精度:根据相机分辨率和光学系统确定,一般可达 0.01-0.1 毫米 缺陷检出率:≥99% 误检率:≤1% 漏检率:≤0.1% 系统稳定性:MTBF(平均无故障时间)≥5000 小时 7. 系统集成与接口 设备接口:支持与印刷机、传送带等设备的无缝对接 通信接口:提供标准 API 接口,支持与 MES、ERP 等系统集成 数据导出:支持将检测结果导出为 CSV、Excel、PDF 等格式 远程监控:支持通过网络远程监控系统运行状态 8. 系统扩展与升级 模块化设计:各功能模块相对独立,便于扩展和维护 算法升级:支持新算法的添加和旧算法的优化 硬件扩展:支持增加相机数量、升级图像处理单元等 9. 实施与培训 现场安装调试:专业技术人员进行系统安装和调试 用户培训:提供操作培训、维护培训和编程培训 技术支持:提供 7×24 小时技术支持服务 10. 典型应用场景 包装印刷检测:食品包装、药品包装、标签等 出版物印刷检测:书籍、杂志、报纸等 工业印刷检测:PCB 印刷、薄膜印刷等 防伪印刷检测:钞票、证件、票据等
06-13
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