在系统设计时，对于异形硅碳棒表面的成像采用的是多相机采集策略，因此对于单根异形硅碳棒的检测需要检测16张图片，但是对于推理框架来说，其单次只能够对单张图片进行检测推理。下面将针对完全检测完一根异形硅碳棒设计检测流程将异形硅碳棒待检测A,B,C和D面分别采用iCi=1，2.3.4)进行迭代，①、②、③和④号相机机位用j(j=1,2.3.4)进行迭代，检测单根异形硅碳棒流程图如图一所示。检测系统整体设计目前设计思路为辅助生产的异形硅碳棒瑕疵检铡系统，后期会根据实际的检测效果进行升级。在该过程中需要对推理模型及相关算法进行更新升级，以不断提高检测准确率，故在软件交互界面都需要预留对应接口，以方便后期对异形硅碳棒瑕疵检测系统检测模块进行更新，以提高检测准确率，更符合实际工业化检测需求。本研究模型训练采用的算法是python语言在Pytoreh深度学习框架上训练的，后期通过openVINO部署应用的部分也是通过python语言进行实现，在整个过程中如用户直接对源代码进行操作，有一定难度且不够直观，从使用者角度来说有诸多不便。同时系统运行过程中涉及到大量的依救软件包，当将软件移植至其它PC设备时，容易出现无法正常运行的状况，针对以上问题，系统设计开发UI人机交互界面，通过设置不同的用户类型来设定用户权限，保证系统安全性。

        本系统交互界面采用python语言+Tkinter模块进行开发，其中涉及到的技术有。PCUA通讯异形硅碳棒瑕疵检测系统运行环境为异形硅碳棒瑕疵数据采集装置中视觉控制器中运行，通讯时通过与生产线PLC控制器进行通讯。结合现场生产需求及系统功能模块分析，单晶硅异形硅碳棒瑕疵检测系统软件部分应包括系统登陆、信息交互、数据采集、推理识别、数据管理等主要模块。在推理识别模块中，是通过深度学习技术所学到的特征进行预侧，其目的是完成对前文所述单根异形硅碳棒中16张图片的检测，异形硅碳棒瑕疵检测系统结构设计如图一所示。异形硅碳棒瑕疵检测系统首先需要输入正确的用户名以及密码，才可进入检测系统。同时系统将分为普通用户和管理用户。其中普通用户只可进行异形硅碳棒瑕疵检测操作，查询历史检测数据，但是无法对系统内部识别逻辑方法进行更改。故因此对异形硅碳棒瑕疵检测系统设置管理员用户，可以对系统检测模块进行升级。

        通讯模块作用是与现场设备进行通讯交互，作用有:几作为相机软触发信号，触发采集系统进行数据采集;b.进行数据读取及检测结果的写入。信息交互模块的实现是通过OPCUA协议通讯来完成，具体思路为:在西门子S7-1511PLC中，创建并激活OPCUA服务器，获取到所有所需信号点位地址，该点位地址用于各客户端定向访问该节点的值，同时PLC端要开放对应点位读写权限，如异形硅碳棒瑕疵检测系统检测结果点位写入权限需要开启点位写入权限，以实现将本异形硅碳棒瑕疵检测系统将检测结果写入PLC控制器从而实现相应动作在软件系统端，根据实际需求用python语言重写并封装OPCUA通讯客户端模块，实现根据点位地址从PLC中读取和写入节点数据。后利用Tkinter模块对系统所需值进行可视化显示，便于操作。http://www.guitanbang.net.cn/

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