RoboVision 是一个基于.NET Framework 的机器视觉系统，集成了摄像头控制、深度学习和网络通信功能，可用于实时物体检测和识别。
RoboVision 系统是一个综合性的机器视觉解决方案，通过整合相机采集、深度学习推理和网络通信功能，实现了对目标物体的实时检测与识别。系统采用模块化设计，具有高度的可扩展性和灵活性。
- 视频采集：支持多种 USB 摄像头设备，可配置多种分辨率和采集参数
- 实时检测：基于 ONNX Runtime 的深度学习推理，支持多种目标检测模型
- 结果传输：通过 TCP/IP 协议实现检测结果的实时传输
- 用户交互：直观的图形界面，支持参数配置和结果可视化
RoboVision 采用分层架构设计，各模块职责明确，耦合度低：
- CameraController：负责摄像头设备管理、参数设置和图像采集
- DeepLearningModel：进行图像预处理、模型推理和结果后处理
- CommunicationModule：负责网络通信和数据传输
- MainForm：主界面和用户交互层
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│ 相机模块 │────>│ 深度学习模块 │────>│ 通信模块 │
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│ 主界面 │
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相机模块使用 OpenCvSharp 库实现，支持以下功能：
- 自动检测系统可用的摄像头设备
- 支持多种分辨率和帧率配置
- 实现图像采集和预览功能
- 支持图像保存和处理
- 资源管理和内存优化
// 相机初始化示例
using (var capture = new VideoCapture(cameraIndex))
{
capture.Set(VideoCaptureProperties.FrameWidth, width);
capture.Set(VideoCaptureProperties.FrameHeight, height);
// ...
}深度学习模块基于 ONNX Runtime 实现，具备以下功能：
- 支持多种 ONNX 格式模型加载
- 图像预处理（尺寸调整、归一化等）
- 模型推理和结果解析
- 检测结果可视化（边界框绘制等）
- 内存优化和 GPU 加速支持
// 模型推理示例
using (var session = new InferenceSession(modelPath))
{
var inputMeta = session.InputMetadata;
var container = new List<NamedOnnxValue>();
// 准备输入数据...
container.Add(NamedOnnxValue.CreateFromTensor(inputName, tensor));
// 执行推理
using (var results = session.Run(container))
{
// 处理结果...
}
}通信模块实现了基于 TCP/IP 的数据传输功能：
- 服务器/客户端模式支持
- 异步通信机制
- 数据序列化和反序列化
- 超时处理和重连机制
- 错误恢复能力
// TCP服务器示例
var listener = new TcpListener(IPAddress.Any, port);
listener.Start();
while (true)
{
var client = await listener.AcceptTcpClientAsync();
// 处理客户端连接...
}主界面提供直观的操作和监控功能：
- 相机设备选择和参数配置
- 模型加载和配置
- 实时预览和结果显示
- 通信状态监控
- 系统日志和错误提示
- Windows 10 或更高版本
- .NET Framework 4.7.2 或更高版本
- 支持 DirectShow 的 USB 摄像头设备
- CUDA 支持（可选，用于 GPU 加速）
- 从Releases下载最新版本
- 解压到本地目录
- 运行 RoboVision.exe 启动应用程序
- 点击"检测相机"按钮连接摄像头设备
- 设置相机参数（分辨率等）
- 点击"加载模型"按钮加载 ONNX 格式的深度学习模型
- 点击"拍照"或"处理"按钮进行图像处理与识别
- 检测结果将自动保存并可通过网络发送
- 图像保存路径：
./CapturedImages/ - 处理结果保存路径：
./ProcessedImages/ - 日志文件路径：
./Logs/ - 默认 TCP 通信端口：8001
RoboVision 进行了多方面的性能优化：
- 使用
using语句和显式调用Dispose()方法确保资源及时释放 - 实现周期性内存清理机制，自动回收未使用资源
- 优化图像处理流程，减少不必要的对象创建和复制
- 增强异常捕获和日志记录
- 实现从错误状态的自动恢复机制
- 添加用户友好的错误提示
- 对于长时间运行的应用，推荐定期重启应用以释放资源
- 使用较低分辨率可以减轻系统负担，提高处理速度
- 尽量使用较新的 CUDA 版本获得更好的 GPU 加速效果
- ✅ 相机模块基本功能实现
- ✅ 深度学习模型集成与推理
- ✅ TCP 通信基础功能
- ✅ 内存管理与异常处理优化
- ✅ 图像处理流程优化
- ✅ 内存泄漏修复
- 🔄 检测精度进一步优化
- 🔄 通信协议标准化
- 🔄 用户界面体验改进
- 🔄 性能监控与优化
- 📝 相机模块：其他参数（如帧率、曝光度）设置
- 📝 深度学习模块：增强图像预处理和后处理能力
- 📝 通信模块：增加更多通信协议支持
- 📝 主界面：防误操作机制、用户配置保存恢复
- 📝 系统监控：添加内存和性能监控功能
- 多模型切换：支持在运行时切换不同的检测模型
- 目标跟踪：添加对运动目标的实时跟踪功能
- 批量处理：支持对图像批量进行检测和分析
- 云端协同：添加与云服务的交互功能
- 多相机支持：实现多摄像头并行处理
- 边缘计算：优化系统在资源受限环境下的性能
我们欢迎对 RoboVision 项目的贡献。如果您想参与开发，请：
- Fork 项目仓库
- 创建您的功能分支 (
git checkout -b feature/amazing-feature) - 提交您的更改 (
git commit -m 'Add some amazing feature') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-feature) - 创建 Pull Request