在实际缺陷检测项目中，为方便操作员直观了解缺陷占比，以评估生产质量，通常会在软件界面端统计各个缺陷出现的数量。在VM的界面模块，VM二次开发，或算子SDK开发中，对于获取这类参数都有相应的方法。VM算子SDK可以通过tool类下result获取类别图ClassMap，也可以通过ClassInfo获取指定的缺陷概率图SegmentMap，类别图的灰度值依次对应缺陷索引，可以更为自由的统计参数，且处理耗时很低。而二次开发根据模块方案的实例化得到模块结果，也可以对标签数据做类型转化，以实现统计的目的。最后界面操作上，则需要通过模块之间的相互组合实现功能，比较依赖软件版本开放的参数范围。

遇事不决，开始想办法。

本文先针对使用最多的界面层做方案讨论：

方案一：

1.多类别DL分割模块配对的blob标签分析，其结果中有对应的类别标签与标签值：

2.据“多类别分割任务下实现指定类别的阈值调整”篇中的方法，我们可以运用VM内多个blob模块，来获得各个缺陷类别在样本中的数量，位置，面积等参数，从变量计算模块中依次设置变量公式，以达到统计的目的。

3.但是当遇到缺陷类别较多的情况下，需要拖出相同数量的blob分析模块，导致流程耗时倍增，这也是模块组件的局限，目前来看还需回到代码层解决。

方案二：

1.在VM逻辑工具中，有个脚本工具可以实现在VM内进行代码操作，能以订阅的方式拿到各个模块的参数数据，并在代码内进行参数操作。因此，可以在通过blob标签分析后接入脚本，在变量中获取标签值，类别标签名的索引值，blob个数等参数，对相同标签类别做遍历累加，在界面层实现快速、有效、和较为通用的统计功能。

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2.需订阅的模块参数如上图，其中标签值（result）会依次输出缺陷的灰度值（LabelIndex），类别标签（name）对应result的输出，Label代表该模型解析的类别名。

3.在流程Process函数下，创建字典类型Dictionary<int,string>，用于录入类别索引及类别名。

4.数组开辟的空间由索引最大值决定：

5.输出所需信息：

6.以上为完整处理流程，该方案耗时情况如下左图，示例效果如下右图。

相比于前者方案，不会受限于因类别数量增加导致的耗时倍增问题，同时规避了类别索引乱序导致数组边界溢出，具有一定程度的通用性，代码功能比较简单，分享出来仅作参考。