介绍
ML.NET是微软推出的开源机器学习框架，专门为.NET开发者设计。它提供了简单易用的 API，使得C#开发者能够轻松构建、训练和部署机器学习模型。ML.NET支持多种机器学习算 法，包括分类、回归、聚类等，并且能够无缝集成到现有的.NET应用程序中。ONNX（Open Neural Network Exchange）则是一种开放的神经网络交换格式，它允许不同的深度学习框 架之间进行模型的转换和共享。通过ONNX，C#开发者可以将在其他框架（如TensorFlow、 PyTorch）中训练好的模型转换为ONNX格式，然后在C#应用中使用，充分利用了不同框架 的优势。
技术选型
企业对Python和C#进行了全面评估。考虑到工业生产对实时性和稳定性的高要求，以及企业内部已有大量基于.NET平台的系统，最终选择了C#作为开发语言，结合ML.NET和ONNX构建AI质检系统。 系统的整体方案设计如下：首先，收集大量的产品图像数据，包括合格产品和不合格产品的图像。然后，使用Python的深度学习框架（如PyTorch）对这些数据进行预处理和模型训练，生成一个高精度的图像分类模型。接着，将训练好的模型转换为ONNX格式，以便在C#应用中使用。在C#端，利用ML.NET加载ONNX模型，并开发相应的图像识别和质检逻辑。当产品在生产线上通过时，系统实时采集产品图像，将其输入到AI质检模型中进行分析，判断产品是否合格。
实施过程与关键技术点
数据预处理：在Python端，使用OpenCV等库对图像数据进行预处理，包括图像裁剪、归一化、增强等操作，以提高图像质量和模型训练效果。
模型训练与优化：利用PyTorch构建卷积神经网络（CNN）模型，对预处理后的图像数据进行训练。通过调整模型结构、优化超参数等方式，不断提高模型的准确率和泛化能力。最终训练得到的模型在验证集上的准确率达到了99.5%。
模型转换与部署：将训练好的PyTorch模型转换为ONNX格式，确保模型在转换过程中保持准确性。在C#应用中，使用ML.NET的ONNX Runtime加载ONNX模型，并进行推理计算。为了提高推理速度，还对模型进行了量化等优化操作。
系统集成与优化：将AI质检系统与企业现有的生产管理系统进行集成，实现数据的实时交互和共享。同时，对系统的性能进行优化，确保在高并发情况下也能稳定运行。经过一系 列优化，最终系统在实际生产环境中的检测准确率达到了99.7%，远远超过了人工质检的准确率。
