我正在搭建一套机器视觉产线，需要多台工业相机同时取图，并在采集后立即检测产品缺陷。为保证鲁棒性，我希望传统图像算法与深度学习策略相结合。具体要求如下： 1. 图像采集 • 支持多台工业相机同步或近实时触发。 • 提供简单的设备管理界面，方便增减相机。 2. 缺陷检测核心 • 传统模块：边缘检测、纹理分析与模式识别，用于快速筛查与定位。 • 深度学习模块：可用 PyTorch/TensorFlow 训练并推理，补充复杂或模糊缺陷。 • 需要统一输出坐标、缺陷类型与置信度。 3. 系统整合 • 图像流和模型推理流程须线程安全，可连续 24 × 7 运行。 • 结果通过本地 API 或消息队列返回，以便上位机调用。 4. 交付内容 • 完整源代码与可执行文件 • 模型及训练脚本 • 简洁部署文档和使用手册 • 一份示例数据与测试报告，展示检测准确率和性能指标 只要能在实际产线上稳定运行，可自由选择 OpenCV、Halcon、CUDA 等工具。期待与你讨论数据集、照明条件及其他细节。