题目不让带预训练好的 .sol 方案，必须现场建模。常规做法是在 IDE 里把流程搭好、模型训好，导出一个 .sol 运行时加载——这等于把训练好的模板带进考场，不行。所以我没用 IDE 工程，而是直接 new 底层算子对象，训练和推理全在自己的程序里跑，每个 Pattern 都是现场画完 ROI 之后当场 Train() 出来的，从头到尾不读也不写任何预训练文件。

下面说每个算子具体怎么用的。

高精度匹配（CHPFeaturePattern / CHPFeaturePatMatchTool）

这个负责定位，是整条链路的地基。用户在样张上画一个裁切框圈出标签的有效区，我拿这块区域往 Pattern 的 RegionList 里塞一个匹配区，调 Train() 训出模板。训完立刻在这张 OK 图上跑一次匹配，把匹配到的中心点和角度记下来当基准（代码里就是 _refMatchX / _refMatchY / _refMatchAngle）。

匹配参数我对齐了 VM 界面那套：MaxMatchNum 设 1（一张图只认一个标签）、搜索角度范围 −45°~45°、最低匹配分 0.5。检测每张新图时，先把 Pattern、InputImage 喂进去 Run()，从 Result.MatchInfoList 取第一个匹配，拿到当前标签的中心和转角，再用它和基准点的差做一次旋转+平移，把训练时画的所有 ROI 映射到当前位置。这样用户只在样张上画一次框，后面每张图的检测区都自动跟着标签的位姿走。

异常检测（CDefectInspectPattern / CDefectInspectTool）

负责印刷区、条码区、二维码区这几类区域的脏污残缺判定。题目要求每个类别能画多个 ROI 并分别调参，我一开始想偷懒一个类别共用一个模型，结果同一个印刷区里 “SHOP NOW” 那块和旁边法语 “MAGASINEZ MAINTENANT” 那块纹理差太大，共用一个 Pattern 会把"正常范围"撑得太宽，该报的不报、不该报的乱报。

所以改成每个 ROI 独立一个 CDefectInspectPattern，列表下标和 ROI 一一对齐。Tool 倒是不用每个都配，复用一个就行，每次 Run() 之前把它的 Pattern 切到当前 ROI 那个。训练时，每张 OK 图先过一遍 HP 匹配定位、把 ROI 映射到这张图标签的实际位置，再裁出来当样本，Label 标 0；如果有 NG 图，同样处理后 Label 标 1 一起喂进去，让模型既见过正常也见过缺陷。检测时读 Result.ResultInfoList 的 Label，非 0 就是这块 NG，Score 一并带出来。FeatureType、InspectScore、DownSampleRate 这几个运行参数在每次 Run 前按建模时定好的值写进去。

读码（C1DCodeReaderTool / C2DCodeReaderTool）

一维码、二维码识别，这两个读码器不需要训练，拿来即用。流程很短：设好 InputImage 和 ROI，Run()，再从 Result.CodeInfoList 把内容取出来。二维码区主要用 C2DCodeReaderTool，读到内容就算这块 OK，一个都读不出来判 NG，识别结果也会一并记进检测报表，方便和样张对照。

字符缺陷（CMKInspV3 + CMKSegmentV3）

负责字符级别的残缺、多墨少墨，比读码细一档。先用 CMKSegmentV3 把字符 ROI 切成一个个字符小框，分割方式（按字符 / 按词）和文字极性（亮底暗字 / 暗底亮字）都能配。切好之后给每个字符单独训一个 HP 模板，存进这个模型的字符模板列表。

检测时分两步：每个字符先在自己的预测位置附近跑一次匹配，搜索范围按字符尺寸乘一个容忍系数（默认 1.2）放一圈，匹配分过了精定位阈值（0.5）就把命中的位置和角度填进 Tool 的 InspBoxList；万一某个字符没匹配上，就退回用映射出来的预测位置兜底，保证判定逻辑不断。所有字符位置都填好之后，Tool.Run() 出每个字符的缺陷结果。亮暗阈值、最小缺陷面积、边缘容忍这些参数支持全局统一或者每个 ROI 单独覆盖两种模式。

OCR（Tesseract）

读标签侧边竖排的批次码，类似 D0387A001。这种窄长带角度的小区域 VM 自带的不太顺手，我外挂了 Tesseract（eng 语言包，LSTM 模式）。裁图时按 ROI 的角度先把它旋正，而不是直接按轴对齐矩形硬裁；对竖排和窄长区域，同时试 0/90/180/270 四个方向各识别一遍，再按置信度、格式特征和长度稳定性挑最优的那个结果，避免标签角度稍变就读成好几个版本。送进引擎之前还做了灰度归一化、轻量二值化、放大和补白边，压一压灯箱背景和边缘噪声。字符白名单限定成数字和大写字母，另外配了个可选的正则格式校验——读得出来且格式对就 OK，读不出或者格式不符判 NG，这样面对会变的批次码也能用。