摘要：在五金加工（冲压、CNC、铸造）行业，单纯的目标检测（YOLO）只能告诉你“有没有缺陷”，却无法回答“尺寸是否超差”。痛点：传统方案需要两套系统（一套深度学习检瑕疵，一套传统算法测尺寸），成本高、同步难、维护复杂。本文方案：构建一套**“检测 + 测量”一体化**的 C# 工业视觉系统。YOLOv8/v10 定位与分类：快速识别工件位置、类型及宏观缺陷（裂纹、缺角）。OpenCV 亚像素测量：基于 YOLO 提供的 ROI（感兴趣区域），利用Canny + 亚像素边缘拟合，实现0.01mm~0.05mm级的高精度尺寸测量。手眼标定：完整的像素 - 毫米转换流程，支持任意角度放置。一站式输出：单张图同时输出 OK/NG 判定、缺陷类型、关键尺寸数据（长/宽/孔径）。一、技术架构：为什么是 YOLO + 传统算法？任务纯深度学习 (YOLO)