LabView部分视觉函数中文解说要点
(完整word版)VISION中文的使用说明
NI Vision 控件模板Vision控件模板位于LabVIEW控件模板的最顶层，由一下元素组成：IMAQ Image.ctl—该控件是一个类型定义，用于声明图象类型的数据。
在V I的前面板中使用该控件代表图象类型数据。
例如，使用该控件作为一个子程序的输入或输出，使调用成成可以将一幅图像传送给子程序。
图像显示(Image Display)—该控件用于在LabVIEW 中直接显示图像。
也可以利用该控件创建关注区域 (ROIs)。
图像显示控件提供标准和3D版两种外观。
IMAQ 视觉控件(IMAQ Vision controls)—这里的控件用于将NI Vision的程序控件直接加入入用户自己的程序中获得相应的功能。
机器视觉控件(Machine Vision controls)—这里的控件用于将NI Vision 的机器视觉控件直接加入到用户自己的程序中以获得相应的功能。
NI Vision 函数模板NI Vision for LabVIEW 由三个主要的函数模板组成：常用视觉程序（Vision Utilities）, 图像处理（Image Processing）, 和机器视觉（Machine Vision）。
本节介绍这些模板以及它们的子模板。
常用视觉程序(Vision Utilities)常用视觉函数用于在NI Vision中处理和显示图像。
Image Management—管理图像程序组。
利用这些程序可以建立和释放图像，设置和读取图像的属性例如尺寸和偏移量，复制图象。
也可以使用一些高级的V is来定义图像的边框区域以及访问图像数据的指针。
Files—一组使用不同格式读、写图像文件，并从文件中获得所包含的图像的信息的程序模块。
External Display—用于在外部窗口显示图像的程序模块组。
使用这些程序模块可以完成以下任务：读取和设置窗口属性，如尺寸、位置、缩放系数为图像窗口设置调色板建立及使用图像浏览器在图像窗口上为选中的关注区域建立和使用不同的交互式绘图工具。
LabVIEW中的机器人视觉和运动控制
LabVIEW中的机器人视觉和运动控制LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）是一个用于快速设计、构建和部署控制系统的图形化开发环境。
其中，机器人视觉和运动控制是LabVIEW的重要应用领域之一。
本文将介绍LabVIEW中机器人视觉和运动控制的基本原理和应用案例。
一、机器人视觉机器人视觉是利用摄像头、激光雷达等传感器获取环境信息，通过图像处理和模式识别算法实现对目标的识别、定位和跟踪。
在LabVIEW中，可以通过著名的Vision模块实现机器人视觉的开发。
Vision模块提供了一系列丰富的函数和工具，用于图像采集、预处理、特征提取、目标检测等。
通过可视化的编程方式，用户可以方便地构建图像处理流程，并与机器人或其他设备进行实时通信。
例如，在一个工业自动化系统中，需要将机器人定位到指定的物体上进行抓取。
首先，通过摄像头采集实时图像，然后使用Vision模块提供的函数进行图像滤波、边缘检测等预处理操作。
接下来，通过目标检测和跟踪算法，实现对物体的识别和跟踪。
最后，将机器人的运动指令发送给控制系统，实现机器人的精确定位和抓取动作。
二、机器人运动控制机器人运动控制是实现机器人运动路径规划和轨迹跟踪的关键技术。
在LabVIEW中，可以通过Motion模块实现机器人的运动控制。
Motion模块提供了丰富的功能和工具，用于运动控制系统的建模、控制算法的设计、运动轨迹规划等。
借助LabVIEW的图形化编程界面，用户可以直观地设计运动控制系统，并对实时数据进行监测和分析。
以一个机械臂控制为例，实现机器人在三维空间的运动控制。
首先，用户需要使用Motion模块提供的建模工具，创建机器人的运动学和动力学模型。
然后，通过路径规划算法，确定机器人的运动轨迹。
接下来，使用PID控制算法，对机器人的位置和姿态进行控制。
最后，通过与机器人的通信接口，将控制指令发送给机器人控制器，实现机器人的运动。
如何利用LabVIEW进行像处理和计算机视觉
如何利用LabVIEW进行像处理和计算机视觉如何利用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉LabVIEW是一款功能强大且易于使用的图形化编程环境，广泛应用于各种工程领域。
在数字图像处理和计算机视觉方面，LabVIEW也提供了丰富的工具和函数，使得图像处理和计算机视觉的实现变得简单高效。
本文将介绍如何利用LabVIEW进行图像处理和计算机视觉，为初学者提供一些基础知识和实际操作案例。
一、LabVIEW图像处理工具简介LabVIEW提供了一系列强大的图像处理工具，包括滤波、边缘检测、直方图均衡化等。
这些工具可以帮助我们对图像进行增强、去噪、边缘提取等各种操作。
通过使用这些工具，我们可以改善图像质量，提取出感兴趣的信息，为后续的计算机视觉任务打下基础。
二、LabVIEW计算机视觉工具简介LabVIEW还提供了各种计算机视觉工具，如特征提取、对象检测、运动跟踪等功能。
这些工具可以帮助我们识别、跟踪、测量图像中的对象。
例如，通过特征提取，我们可以提取出图像中的边缘、角点等特征，从而实现目标检测和识别；通过运动跟踪，我们可以实现对运动物体的跟踪和定位。
三、LabVIEW图像处理和计算机视觉案例分析为了更好地理解和学习LabVIEW的图像处理和计算机视觉功能，我们可以结合一些实际案例进行分析。
1. 图像增强假设我们需要改善一幅模糊图像的质量，使其更加清晰。
我们可以使用LabVIEW提供的滤波工具进行模糊图像的去噪和增强。
首先，我们可以选择适当的滤波算法，如均值滤波、中值滤波等，对图像进行滤波处理；然后，我们可以利用直方图均衡化来增强图像的对比度，使图像更加清晰明亮。
2. 对象检测假设我们需要在一张图像中检测出目标对象的位置。
我们可以利用LabVIEW提供的特征提取工具，找到目标对象的特征点或特征线；然后，通过特征匹配，可以确定目标对象的位置和方向。
通过这种方式，我们可以实现对目标对象的自动检测和定位。
3. 运动跟踪假设我们需要实现对运动物体的跟踪和定位。
机器视觉图像处理——基于LabVIEW系统校准与图像校正
机器视觉系统需要的信息包含在采集到的数字图像中，以像素的形式存在。
要实现准确测量和控制，需要使用真实世界的坐标系和测量单位，即要得到像素与真实世界坐标系的映射关系，才能进行后续处理。
· 透视畸变（perspective distortion ）：相机未能垂直于被测目标安装· 径向畸变（radial lens distortion）：相机所使用的镜头特性并不都与其光心处的特征一致· 切向畸变（tangential distortion ）：图像传感器未能与镜头光面平行安装·非线性畸变（nonlinear distortion ）：检测目标表面位非线性平面，存在起伏· 渐晕（vignetting ）：光源不能提供均匀光照· 采集图像灰度分布不均：传感器有杂质或者目标表面非均匀机器视觉系统的校准多基于对各种畸变或相机进行建模完成，不同校准方法效果因使用场合而异。
可以使用误差映射表和误差统计对选用的校准方法进行定量评价。
畸变模型通过综合上述多种畸变方式，可获得图像处理前后的坐标关系。
畸变径向分量：畸变切向分量：在上述公式中：包含了5个畸变参数：k1、k2、k3、p1、p2 对于一个给定的镜头成像系统，这5个畸变参数怎么获得？这就涉及到“相机标定”，即需要根据一系列已知的若干对原成像点与畸变成像点的坐标值，带入以上公式来解出。
图像校准机器视觉系统的校准是为了找出图像中像素点与真实世界坐标系映射关系的过程，这一过程通常在空间域进行。
简易系统校准法（simple calibration ）：也称点-距校准法（point-distance calibration ）。
直接根据小孔成像模型计算出图像像素大小或像素间距在工作面上对应的实际距离，这是一种不考虑任何畸变近乎理想的方法，适用于畸变较小的场合。
使用IMAQ Set Simple Calibration2来快速建立点距校准的映射关系。
labview知识点总结
labview知识点总结LabVIEW的基本概念LabVIEW是一种基于图形化编程的软件开发环境，其关键概念包括虚拟仪器、前端控制、数据流和后端处理等。
虚拟仪器是LabVIEW中的一个重要概念，它表示了一种用于模拟物理仪器的软件模型，可以用于实时监测和控制各种物理仪器。
LabVIEW提供了丰富的虚拟仪器库，用户可以直接调用这些虚拟仪器实现对实际仪器的控制和监测。
前端控制是指LabVIEW中的前端程序，主要用于数据采集和控制实际仪器，用户可以通过前端控制程序实时监测和控制各种物理参数。
数据流是LabVIEW中的一个关键概念，它表示了数据在程序中的流动和处理过程。
LabVIEW采用数据流图的方式表示程序的运行过程，数据通过各种节点进行流动和处理，从而实现程序的功能。
后端处理是指LabVIEW中的后端程序，主要用于对采集的数据进行处理，包括数据分析、处理和存储等功能。
图形化编程LabVIEW是一种基于图形化编程的软件开发环境，它采用数据流图的方式表示程序的运行过程，包括节点、线段、信号线、数据标识等元素。
节点是LabVIEW程序的基本组成单元，它表示了程序中的一个操作或函数，用户通过连接不同的节点实现程序的功能。
线段是LabVIEW程序中的一个重要元素，它表示了数据的流动路径，用户通过连接不同的节点和线段实现程序的功能。
信号线是LabVIEW程序中的一个重要元素，它表示了数据的流动路径，用户通过连接不同的节点和线段实现程序的功能。
数据标识是LabVIEW程序中的一个重要元素，它用于表示数据的类型和属性，用户通过数据标识来处理和传递数据。
数据获取和处理LabVIEW提供了丰富的数据获取和处理功能，用户可以通过虚拟仪器和各种节点实现对数据的采集、处理和分析。
数据采集是LabVIEW中的一个重要功能，用户可以通过虚拟仪器和前端控制程序实时监测和控制各种物理参数，包括温度、压力、电流等。
数据处理是LabVIEW中的一个重要功能，用户可以通过各种节点和后端处理程序对采集的数据进行处理和分析，包括滤波、傅里叶变换、数据拟合等。
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划
利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划机器人视觉导航和路径规划在现代机器人技术中扮演着重要的角色。
利用图像处理和计算机视觉技术，结合LabVIEW编程平台，可以实现机器人的自主导航和路径规划。
本文将介绍利用LabVIEW进行机器人视觉导航和路径规划的基本原理和实现方法。
一、机器人视觉导航的原理机器人视觉导航是指机器人利用摄像头或激光雷达等传感器获取周围环境的视觉信息，然后根据这些信息进行环境感知和地图构建，最终实现自主导航的能力。
LabVIEW是一款图形化编程软件，可以利用其强大的图像处理功能和丰富的视觉函数库来进行机器人视觉导航的开发。
1. 图像采集与处理首先，利用LabVIEW中的图像采集模块，可以将机器人摄像头获取到的图像数据进行实时的采集和预处理。
LabVIEW提供了各种图像处理函数，如平滑、滤波、边缘检测等，可以对图像进行处理和增强，以提高后续的图像处理效果。
2. 特征提取与目标识别接下来，利用LabVIEW中的图像特征提取算法，可以从预处理后的图像中提取出目标物体的特征信息，如颜色、形状、纹理等。
然后，通过比较提取到的特征与事先建立的目标库进行匹配，可以实现对目标物体的识别和定位。
3. 环境感知与地图构建在识别出机器人周围的目标物体后，利用机器人的运动传感器和里程计等信息，可以获取机器人的当前位置和姿态。
通过不断地获取周围环境的目标物体信息，可以构建出机器人所在环境的地图，以实现对环境的感知和认知。
二、机器人路径规划的原理机器人路径规划是指根据机器人当前位置和目标位置，通过算法计算出机器人的最优路径，以实现自主导航的能力。
LabVIEW提供了多种路线规划算法和路径搜索算法，可以实现机器人路径规划的开发。
1. 地图加载与建模首先，将之前构建的环境地图加载到LabVIEW中，并进行三维建模和地图分割。
LabVIEW提供了强大的三维建模和可视化功能，可以对地图进行可视化展示，并实现对地图的编辑和更新。
LABVIEW-机器视觉模块中文说明书
IMAQ模块介绍一．LabVIEW机器视觉前面板上的模块有以下几类（如图1所示）1．IMAQ Image.ctl2．Image Display control3．IMAQ Vision controls4．Machine Vision controls图11 IMAQ Vision controls对图像进行分析和处理所用到的一些控件，包括图像的类型，图像处理的方式和不同的形态算子以及颜色的类型的选择等等。
如图2图21.1 Image Type用于图片类型的选择，可以选择的类别有8bits ，16bits ，Float ，Complex ，RGB 和HSL 。
一般用在从文件中读取图片时类型的选择。
1.2 ROI DescriptorROI 区域的描述。
ROI 是Region Of Interesting 的简称，中文应该翻译为目标区域。
一般用在一个大图中取一块特定形状的区域，以便后续的处理和分析。
ROI 为一簇数据，包括一个整数数组和一个簇组成的数组。
整数数组内有4个元素，为图形最小外接矩形的四条边的坐标。
簇数组中的簇由轮廓类型（整数），ROI 类型（整数）和图形坐标点（为数组，根据ROI 类型的不同，数组的定义也不同）1.3Optional Rectangle选择的矩形区域，为四个元素的数组，代表矩形的四条边的坐标。
1.4Color Mode色彩模式，彩色图形的显示和处理模式，包括RGB,HSL,HSV,HIS 四种。
1.5Threshold Range阀值范围，为一包含两个数组元素的簇，常用于灰度或色彩图像阀值处理模块中。
1.6 Convolution Kernel二维浮点数组成的数组，用于构造一些算法的算子。
1.7 Morphology Operation形态算法的选择。
可以选择不同的数据处理方式。
1.8 Structuring Element结构元素，为二维的整数数组。
2 Machine Vision controls机器视觉中用到的一些控件，只要是对图像画面进行选择的一些工具，包括点，线和面的选择以及坐标系的设定。
LabView部分视觉函数中文解说要点
IMAQ Learn Pattern 2 VI在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述，此描述的数据被附加到输入模板图像中。
在匹配阶段，从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板。
Image：是一个您要搜索模板图像的参考检查图像。
Learn Pattern Setup Data（学习模式设置数据）：是一个字符串，包含从本控件或从高级控件（IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI）获得的信息。
如果此引脚没有连接，在学习阶段VI使用默认参数。
Learn Mask（学习面膜）：是一个可选的屏蔽图像，此图片必须是U8模式的图像。
在VI中只学习那些在源图像中相应掩模为零的像素，非零像素被忽略。
不要设置这个参数来学习整个图像。
Template Image Out：是一个参考的模板，此模板图像包含的数据定义在匹配阶段的模板模式IMAQ Setup Learn Pattern 2 VI设置学习阶段，图案匹配过程中使用的参数。
执行IMAQ Learn Pattern 2 VI之前执行此VI。
（默认值）IMAQ Match Pattern 3 VI在检查图像中搜索图案，或模板图像。
ROI Descriptor（目标区域描述）：在检查图像指定的区域中执行模式匹配，这个区域必须是一个矩形或旋转矩形轮廓。
默认情况下，VI使用整个检查图像进行匹配。
Global Rectangle：边界矩形包含的的坐标。
Contours：是一个目标区域定义的每一个单个形状的轮廓线Image：是你要搜索模板图像的参考检测图像。
Template Image（模板图像）：是在匹配阶段你要搜索的一个参考模板，这个模板图像是IMAQ Learn Pattern 2 VI的输出端。
Match Pattern Setup Data（匹配模式设置数据）：是一个字符串，其中包含IMAQ Setup Match Pattern 2 VI 或IMAQ Advanced Setup Match Pattern 2 VI的信息。
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IMAQ Learn Pattern 2 VI
在匹配阶段创建您要搜索的图案匹配的模板图像的描述，此描述的数据被附加到输入模板图像中。
在匹配阶段，从模板图像中提取模板描述符并且用于从检查图像中搜索模板。
Image：是一个您要搜索模板图像的参考检查图像。
Learn Pattern Setup Data（学习模式设置数据）：是一个字符串，包含从本控件或从高级控件（IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI）获得的信息。
如果此引脚没有连接，在学习阶段VI使用默认参数。
Learn Mask（学习面膜）：是一个可选的屏蔽图像，此图片必须是U8模式的图像。
在VI中只学习那些在源图像中相应掩模为零的像素，非零像素被忽略。
不要设置这个参数来学习整个图像。
Template Image Out：是一个参考的模板，此模板图像包含的数据定义在匹配阶段的模板模式
IMAQ Setup Learn Pattern 2 VI
设置学习阶段，图案匹配过程中使用的参数。
执行IMAQ Learn Pattern 2 VI之前执行此VI。
Learn Mode：学习模板时，使用此引脚指定的不变性模式。
All(0) （默认值）提取移位和旋转不变匹配的模板信息
Shift Information(1) 提取平移不变性匹配的信息。
Rotation Information(2) 提取旋转不变匹配的信息。
Learn Pattern Setup Data（学习模式设置数据）：是一个字符串，包含学习阶段设置参数选择的信息。
此输
出连接到IMAQ Learn Pattern 2 VI或IMAQ Advanced Setup Learn Pattern 2 VI。