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/*
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* @Author: your name
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* @Date: 2022-04-20 15:49:50
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* @LastEditTime: 2025-09-17 19:49:41
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* @LastEditors: xiewenji 527774126@qq.com
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* @Description: 打开koroFileHeader查看配置 进行设置: https://github.com/OBKoro1/koro1FileHeader/wiki/%E9%85%8D%E7%BD%AE
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* @FilePath: /ZCXD_MonitorPlatform/src/CoreLogicModule/include/CamDeal.h
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*/
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#ifndef ImgCheckAnalysisy_H_
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#define ImgCheckAnalysisy_H_
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#include <iostream>
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#include <stdio.h>
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#include <sys/time.h>
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#include <opencv2/opencv.hpp>
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#include <condition_variable>
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#include <mutex>
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#include <vector>
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#include <thread>
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#include <string>
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#include <stdio.h>
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#include <stdlib.h>
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#include <unistd.h>
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#include "BlobBase.h"
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#include "ImgCheckBase.h"
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#include "ImageDetBase.h"
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#include "ImgCheckConfig.h"
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#include "CheckErrorCodeDefine.hpp"
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#include "CheckConfigDefine.h"
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#include "ConfigBase.h"
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#include "ImageDetConfig.h"
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#include "OtherDetect.h"
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#include "Define_Error.h"
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#include "Edge_QX_Det.h"
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#include "AI_Edge_Algin.h"
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#include "AI_Factory.h"
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#include "ImageAllResult.h"
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#include "Task.h"
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using namespace std;
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using namespace cv;
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enum AT_THRESHOLD_TYPE_
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{
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AT_THRESHOLD_TYPE_NULL,
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AT_THRESHOLD_TYPE_READY,
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|
AT_THRESHOLD_TYPE_BUSY,
|
|
|
AT_THRESHOLD_TYPE_COMPLETE,
|
|
|
};
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// 全局静态变量， 记录图像灰度值异常累计数量
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static int g_nImgBrightnessErrorCount = 0;
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class ImgCheckAnalysisy : public ImgCheckBase
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|
{
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public:
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ImgCheckAnalysisy();
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~ImgCheckAnalysisy();
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// 初始化参数 pconfig 参数指针 返回：0 成功 其他异常
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int RunStart(void *pconfig1);
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// 设置检测数据，并开启检测 返回：0 成AT_THRESHOLD_TYPE_READY功 其他异常
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int SetDataRun_SharePtr(std::shared_ptr<ImageAllResult> p);
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// 获取结果信息 返回：0 成功 其他异常
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int GetCheckReuslt(std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);
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int CheckImg(std::shared_ptr<ImageDetconfig> p, std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);
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int ReJsonResul(std::shared_ptr<ImageDetconfig> p, std::shared_ptr<ImageDetResult> &pResult);
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// 获取检测库 状态信息 返回：CHECK_THREAD_RUN_STATUS
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int GetStatus();
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// 更新参数 pconfig 参数指针，nConfigType 需要更新的参数类型 返回：0 成功 其他异常
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int UpdateConfig(void *pconfig, int nConfigType);
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std::string GetVersion();
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std::string GetErrorInfo();
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int creatsavedir();
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private:
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// 加载运行参数
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int LoadRunConfig(void *p);
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// 加载分析参数
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int LoadCheckConfig(void *p);
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/// @brief 初始化并且启动程序
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/// @return
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int InitRun(int nId);
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/// @brief 开启检测
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|
|
/// @return
|
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int StartCheck();
|
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|
/// @brief 设置空闲
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|
|
/// @return
|
|
|
int SetIDLE();
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private:
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|
// 开启线程
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int StartThread(int nId);
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// 停止线程
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int StopThread();
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// 退出系统
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int ExitSystem();
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// 初始化模型
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int InitModel();
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cv::Scalar calc_blob_info_withstats(cv::Mat &img, const cv::Mat &mask, cv::Rect &stats, cv::Size k_size = cv::Size(5, 5), int expand = 10, double threshold = 0.7);
|
|
|
// 检测
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int CheckRun();
|
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int AI_Edge(const cv::Mat &img, cv::Rect &cutRoi);
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// 计算产品尺寸
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int CalProductSize();
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// 图片预处理
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int ImgPreDet();
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|
// 设置新的检测参数
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int SetNewConfig();
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|
ChannelCheckFunction *GetChannelFuntion(std::string strChannelName); // 获得 通道的检测功能
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private:
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// 图片处理线程
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|
std::shared_ptr<std::thread> ptr_thread_Run;
|
|
|
int Run(int nId); // 运行;
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|
|
// 图片处理线程
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|
std::shared_ptr<std::thread> ptr_thread_AI;
|
|
|
|
|
|
int set_cpu_id(const std::vector<int> &cpu_set_vec);
|
|
|
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|
// 计算BLob 其他一些属性值。
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int CalBlob_Other();
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// 分类
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int GetClassImg(const cv::Mat &img, cv::Mat &AIdetImg, cv::Rect qx_roi, int detwidth, int detheight);
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|
// 计算缺陷长度
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vector<float> Cal_QXLen(cv::Mat qx_maskImg, int qx_type, float fsc_x, float fsc_y);
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// 获取检测结果blob，用于后续分析。
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int GetCheckResultBLob();
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// 获得所有blob
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int GetALLBlob();
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// 对AI mask图片进行 结果处理
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int AIMaskDet();
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|
// 轮廓处理
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int Contours();
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// 检测初始化
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int CheckImgInit();
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// 参数 核对
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int ConfigCheck(cv::Mat img);
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// 多线程方式处理
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int AI_Detect_Thread(const cv::Mat &img, cv::Mat &ResultImg);
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|
// 缺陷分类
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int AI_QX_Class_Thread();
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|
// 多线程 任务运行管理器
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int ThreadTask(int nId); // 运行;
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// resize 图片
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|
int ResizeImg();
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// AI 推理任务函数
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void TaskFun_AIDet(std::shared_ptr<TaskInfo> task);
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// 缺陷分类任务函数
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void TaskFun_QxClass(std::shared_ptr<TaskInfo> task);
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// 更新 检测区域
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int Update_DetRoiList();
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// 临时绘制结果
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int DrawResult_Step_1();
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// 参数缺陷类型转 结果参数类型
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int AIClassTypeToConfigType(int nAIQXType);
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// 更新成像精度
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int UpdateImgageScale();
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// 边缘缺陷检测
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int Edge_Qx_Det(const cv::Mat &img);
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// 把blob 汇总成 检测结果。
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int BLobToDetResult();
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//自适应参数区域更新
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int Adapt_Config(Mat img, Rect roi, bool b_update);
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std::shared_ptr<AIFactory> AI_Factory;
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private:
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int m_nErrorCode; // 错误代码
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bool m_bInitSucc; // 初始化状态
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bool m_bExit; // 是否退出检测
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int m_nThreadIdx; // 线程序号 //相机处理的顺序号，该序号 程序运行就已经固定
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std::shared_ptr<AIMulThreadRunBase> runner;
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|
// 所有的检测结果
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std::shared_ptr<ImageAllResult> m_pImageAllResult;
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std::shared_ptr<DetLog> m_pdetlog;
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std::shared_ptr<One_Image_CheckResult_> m_pDetResult; // 检测结果 后续主要对pDetResult 继续分析
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std::shared_ptr<shareImage> DetImgInfo_shareP;
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// 检测结果
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std::shared_ptr<CheckResult> m_CheckResult_shareP;
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// 检测参数模块
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ConfigBase *m_pConfig;
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bool m_bupdateconfig;
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int m_nConfigIdx;
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|
// 线程运行的一些参数
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RunInfoST m_RunConfig;
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float m_fImgage_Scale_X;
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float m_fImgage_Scale_Y;
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// 分析参数
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AnalysisyConfigST m_AnalysisyConfig;
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ChannelCheckFunction *m_pFuntion;
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BaseCheckFunction *m_pbaseCheckFunction; // 基础检测
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CommonConfigNodeST *m_pCommonAnalysisyConfig;
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BasicConfig *m_pBasicConfig;
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RegionConfigST *m_pRegionAnalysisyParam; // 分析参数
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int m_QxInParamListIdx[CONFIG_QX_NAME_count];
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cv::Rect m_CutRoi;
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cv::Rect m_Crop_Roi_paramImg; // 裁切在参数模板图上的 位置。
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std::string m_strCurDetChannel; // 当前处理的图片通道
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// // 检测控制参数
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// CheckControlConfigSt *m_pcheckControlConfig;
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int m_nRun_Status; // 运行状态：空闲，运行中，异常，。。。。。
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int m_nCheckResultErrorCode;
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Detect_ROI_Config m_DetRoiList; // 检测区域roi List
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ERROR_DOTS_BLOBS blobs;
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OtherDet_Config m_OtherDet_Config;
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AI_Edge_Algin m_pAI_Edge_Algin;
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// 边缘定位结果
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std::shared_ptr<AI_Edge_Algin::Edge_AI_Result> m_pEdge_Align_Result;
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Edge_QX_Det m_Edge_QX_Det;
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Edge_QX_Det::DetConfigResult m_Edge_DetConfig;
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std::vector<QXImageResult> m_Draw_qxImageResult; // 缺陷小图结果
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std::vector<cv::Rect> SmallRoiList;
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std::string m_strRootPath_TA_cls;
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std::string m_strRootPath_CA_cls;
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std::string m_strSavePath_cls;
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std::string m_strLastDate;
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ImageStorage *m_pImageStorage;
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// AI 推理的所有结果， 可能会返回去。需要临时存储。
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std::queue<std::shared_ptr<AIMulThreadRunBase::AITask>> m_AIMaskImgBLobQueue;
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std::mutex mtx_AIMaskImgBLobQueue;
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Task m_task;
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std::shared_ptr<TaskInfo> m_AItask;
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std::shared_ptr<TaskInfo> m_Classtask; // 缺陷分类任务
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// AI mask 在这一列是否有 缺陷残点，用以 加速 blob 分析。
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unsigned char *m_ImgBlobHFlagData;
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// 原始区域数据
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Rect m_old_productROI = Rect(0, 0, 0, 0);
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std::vector<cv::Point> m_old_cur_edgeDet_region;
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std::vector<cv::Point> m_old_cur_markLine_region;
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cv::Point m_old_cur_markLine_mark1;
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|
cv::Point m_old_cur_markLine_mark2;
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|
std::vector<RegionConfigST> m_old_cur_regionConfigArr;
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|
};
|
|
|
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#endif |
