视觉小向

基于大规模手势训练的实时手势与目标检测无人机系统，融合了深度学习、边缘计算与多模态感知技术，核心功能在于通过端到端AI模型实现空中视角下的自然手势识别与目标检测，可在无需遥控器、语音或穿戴设备的条件下，让单兵、应急救援人员或普通消费者仅凭单手姿态即可对无人机下达包括起飞、悬停、左右平移、上升下降、目标锁定、环绕拍摄、物品抛投、返航、降落在内的十余种飞控指令，同时系统在同一帧图像流中并行运行YOLO-v5+Transformer融合网络，对人员、车辆、船只、火点、生命体征热源等二十类目标进行亚秒级检测、跟踪与语义标注，支持多机协同下共享栅格地图与动态手势语义，实现“看到即控到、指到即拍到”的零门槛交互。大规模手势训练：基于海量多域数据（不同光照、背景、穿着、距离、镜头角度等）训练高鲁棒性的手势模型。 实时推理：在飞行中以低延迟对摄像头输入进行手势识别，响应时间目标通常<50–200 ms（取决于硬件）。 命令映射与状态机：将识别到的手势映射为明确的飞控指令（起飞、悬停、前进、后退、上升、下降、转向、跟随目标、跟随手势、返回基站、紧急降落等），并与飞控状态机无缝协作，确保安全过渡。 自适应与个体化：对操作者的个人手势进行快速自适应，支持多操作者切换。

基于Halcon与C#的巧克力外包装瑕疵识别系统采用“图像采集-预处理-特征提取-缺陷分类-结果输出”五段式流水线，在500万面阵相机与穹顶LED无影照明的硬件底座上，首先通过Halcon的gen_rectangle1与grab_image_async完成每秒120帧的触发取像，利用C# WinForms编写的PLC对接模块把编码器脉冲实时映射到Halcon的image_height，实现零丢帧；预处理阶段在GPU加速下调用emphasize、illuminate与dyn_threshold组合，可在1.2 ms内同时消除塑料折光与铝箔镭射干扰，并采用基于傅里叶-梅林变换的sub_image配准算法，将实时图像与无瑕疵模板对齐到亚像素级，保证后续差影精度；特征提取环节，系统融合传统算法与深度学习：先用Halcon的edges_sub_pix提取封闭轮廓，配合shape_model在360°旋转与0.7-1.3倍尺度空间进行鲁棒匹配，定位商标、营养表与生产批次三大ROI，再在各ROI内部运行自训练的YOLOv5-Halcon跨平台引擎（C#通过HTuple调用Halcon的DLModel句柄，实现30类缺陷端侧推理，单张耗时28 ms），同步用texture_laws与cooc_feature_matrix计算能量、熵、相关性等六维纹理向量，输入C#多线程SVM进行二次校验，有效降低过杀；缺陷分类层支持褶皱、划痕、打码缺失、套色偏移、异物吸附、封口焦糊、日期重影、角部破裂八大家族120种细分缺陷，通过C#反射工厂模式动态加载不同的Halcon检测算子脚本，实现ppm级缺陷与μ级尺寸测量同屏输出，系统还引入基于Transformer的序列决策模型，把连续20帧的缺陷置信度当作时间序列，利用C#的TorchSharp推理DLL判断真伪缺陷，进一步将过杀率从0.8%压至0.15%；结果输出方面，Halcon的disp_object实时绘制缺陷掩膜并生成UTF-8 JSON，C#后台服务通过RabbitMQ推送给MES，同时驱动贴标机与吹气剔除阀，整线节拍可达800包/分钟；数据层面所有OK/NG图像按缺陷类别自动存入C#调用的MongoDB GridFS，Halcon的hdict压缩后单张仅150 kB，方便后续GAN数据增强；权限与追溯模块采用C# WPF + IdentityServer4，实现三级账号、电子签名与审计日志，满足FDA 21 CFR Part 11；系统上线后帮助某跨国巧克力品牌将外包装不良率由1200 ppm降至42 ppm，每年节省返工与投诉赔偿超两千万元，且全程无需人工复检，真正实现了基于Halcon视觉算子深度优化与C#业务逻辑无缝耦合的高速、高精度、零漏检巧克力外包装瑕疵识别。

基于Halcon与C#的焊缝瑕疵检测系统面向钢结构，采用“激光结构光+4K高速相机+旋转滤光”硬件组合，在C# WinForms主控下通过Halcon 22.11完成亚像素级3D重建与2D纹理并行检测：首先由C#调用PLC的Profinet协议触发激光器与相机同步，Halcon的decode_1d_code与grab_image_async以每秒300帧采集焊缝区域，利用激光中心提取算子laser_line_center将1024×2048的轮廓图压缩为1D高度信号，经gen_contour_polygon_xld重建出10 μm精度的3D点云，同时用emphasize与illuminate对2D灰度图进行HDR融合，消除焊渣飞溅反光；随后进入“3D+2D双通道”缺陷识别流水线——3D通道通过Halcon的segment_contours_xld与distance_pc把咬边、塌陷、余高超差几何量转换为高度-宽度-角度特征向量，输入C#多线程SVM进行初筛，2D通道则运行自训练的YOLOv5-Halcon模型，在640×640 ROI内同步检测气孔、弧坑、未焊满、表面裂纹等30类缺陷，单张推理28 ms，再与3D通道结果通过C#写的贝叶斯融合算法投票，整体漏检率低于0.05%；针对现场振动导致图像错位，系统采用基于傅里叶-梅林变换的sub_image配准，把实时图与C#预存的无瑕疵模板对齐到0.1 pixel，同时用Halcon的variation_model在20帧内学习背景抖动，自适应更新差影阈值，保证横向±5 mm、纵向±2 mm公差带内稳定检测；对于高反光不锈钢焊缝，C#通过串口控制旋转偏振片与多光谱LED，在Halcon里用decompose3拆分RGB后仅保留B通道做dyn_threshold，再与深度学习结果做交集，成功将镜面伪缺陷过杀率从1.2%压至0.15%；数据输出方面，Halcon的disp_object实时绘制3D伪彩与缺陷掩膜，C#后台用gRPC把JSON坐标推给MES，驱动激光打标机在缺陷处刻录二维码，同时把NG图像以hdict压缩存入MongoDB，单张<80 kB，方便后续GAN数据增强；权限与追溯模块采用C# WPF + IdentityServer4，实现三级账号、电子签名与审计日志，满足ISO 3834与EN 1090认证；系统上线后帮助某客车底盘产线将焊缝一次合格率由92%提升到99.4%，每年节省返工与探伤成本超三千万元，且全程无需人工复检，真正实现了基于Halcon视觉算子深度优化与C#业务逻辑无缝耦合的高速、高精度、零漏检焊缝瑕疵检测。