机器视觉教程6折
LabVIEW Vision图像处理开发宝典（含售后）
目录
LabVIEW Vision图像处理开发宝典... 1
版权声明... 7
读者利益... 7
感谢... 7
前言... 8
第一章 概述... 9
第一节 NI LabVIEW & NI Vision简介... 9
第二节 NI各款视觉软件的应用范围... 14
2.1 LabVIEW的应用... 14
2.2 VDM视觉开发模块的应用... 15
2.3 VA视觉助手的应用... 16
2.4 VBAI视觉生成器的应用... 17
2.5 VAS视觉采集软件的应用... 18
第三节 NI软件的兼容性... 19
3.1 LabVIEW与操作系统兼容性... 19
3.2 LabVIEW的生命周期策略... 20
3.2.1 NI LabVIEW年度发行... 20
3.2.2 NI LabVIEW生命周期策略的各个阶段... 21
3.2.3 NI LabVIEW生命周期策略... 21
3.3 视觉软件的兼容性... 23
第二章 结构框架... 27
第一节 编程风格... 27
第二节 编程框架... 30
第三节 通用图像处理平台项目结构... 39
第四节 通用图像处理平台流程图... 44
第三章 功能函数与主程序... 47
第一节 功能函数与模块... 47
1.1 Camera相机模块... 49
1.1.1 打开相机... 51
1.1.2 设置属性... 53
对照MAX中的属性设置属性... 56
使用.icd文件查看属性... 58
使用枚举属性函数查看属性... 60
读写相机属性文件... 60
1.1.3 读视频模式... 61
1.1.4 写视频模式... 62
1.1.5 配置相机... 63
1.1.6 采集图像... 64
1.1.7 停止相机... 65
1.1.8 关闭相机... 66
1.1.9 大恒相机DLL调用... 67
函数LvGetDeviceTotal 68
函数LvOpenDevice. 69
函数LvAllocateResources. 71
函数LvSetResolution. 73
函数LvSetSnapMode. 75
函数LvSetGain. 78
函数LvGetImageWidth. 81
函数LvGetImageHeight. 83
函数LvSetAOI 83
函数LvSetShutter. 88
函数LvSetADCLevel 91
函数LvSetTimeout. 94
函数LvGrabSingle. 96
函数LvExportImageData. 101
函数LvStartGrab. 102
函数LvStopGrab. 104
函数LvCloseDevice. 106
函数使用简要说明... 108
1.2 Datalog数据记录... 109
1.2.1 Open打开数据库... 110
1.2.2 Write写数据... 111
1.2.3 Search查询数据... 113
1.2.4 Update更新数据... 114
1.2.5 Delete删除数据... 115
1.2.6 Close关闭数据库... 115
1.3 Sub VI子函数... 116
1.3.1 ImageforUse. 117
Create创建图像缓存... 117
Use使用图像... 118
Copy复制图像... 119
Dispose释放图像缓存... 120
1.3.2 帮助... 120
1.3.3 等待（有错误）... 121
1.3.4 读写参数... 122
1.3.5 读写最后机种... 126
1.3.6 仿真采集图像... 129
1.3.7 放大图像算子... 131
1.3.8 缩小图像算子... 132
1.3.9 检查文件夹存在及新建... 133
1.3.10 良率计算... 134
1.3.11 路径（开发与应用环境）... 135
1.3.12 罗列文件-多文件类型... 137
1.3.13 判断数组大小并截取子集... 138
1.3.14 任一范围随机数... 139
1.3.15 首行行号... 140
1.3.16 提示信息... 143
1.3.17 新建文件... 145
第二节 主程序与功能实现... 149
2.1 主程序前面板说明... 151
2.2 主程序初始化... 153
2.2.1 程序执行时的原始初始化... 154
初始化状态提示... 155
初始化主队列... 156
初始化从队列... 156
建立相对路径... 157
前面板全屏运行... 157
访问网页... 159
2.2.2 队列初始化... 160
元素出队列... 161
状态机-初始化... 162
循环控制及状态机控制... 163
状态机-初始化控件... 165
状态机-加载机种参数... 169
状态机-初始化参数... 171
2.3 前面板事件响应... 176
2.3.1 用户登录/退出事件... 176
2.3.2 设置参数... 185
2.3.3 保存参数... 189
2.3.4 参数另存为... 192
2.3.5 打开参数... 195
2.3.6 运动... 197
2.3.7 连续采集... 198
2.3.8 单帧采集... 201
2.3.9 图像处理... 203
2.3.10 自动运行... 205
2.3.11 缩小图像... 215
2.3.12 放大图像... 215
2.3.13 原始尺寸... 216
2.3.14 适合窗口... 217
2.3.15 保存图像... 218
2.3.16 帮助... 221
2.3.17 最小化... 221
2.3.18 退出程序... 223
2.3.19 访问主页... 225
2.3.20 机种... 226
2.3.21 规格参数... 228
2.3.22 相机参数... 230
2.3.23 运动参数... 232
2.3.24 图像参数... 233
2.3.25 其它参数... 240
2.4 程序退出... 243
2.5 单相机程序框图与双相机程序框图... 246
第四章 图像处理实例... 248
第一节 尺寸测量... 248
1.1 视觉助手生成脚本... 248
1.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 250
1.3 生成LabVIEW代码的优化... 251
1.3.1 删除打开图像文件代码... 251
1.3.2 删除Image显示控件调色板类型... 252
1.3.3 删除错误代码判断... 254
1.3.4 删除IVA代码... 255
1.3.5 合并部分函数输入控件... 259
1.3.6 优化输入输出控件... 261
1.4 通用图像处理平台中加载图像处理-clamp函数... 264
1.5 自动运行... 264
第二节 二维码识别... 266
2.1 视觉助手生成脚本... 266
2.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 269
2.3 生成LabVIEW代码的优化... 271
2.3.1 删除冗余代码... 271
2.3.2 使用覆盖多段线函数覆盖条码边框... 271
2.3.3 优化输入输出控件... 278
2.4 通用图像处理平台中加载图像处理-QR识别函数... 280
2.5 数据判断... 281
2.5 图像参数... 281
2.6 初始化... 284
2.7 结果保存... 285
2.8 自动运行... 285
第三节 模式匹配... 286
3.1 视觉助手生成脚本... 287
3.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 289
3.3 生成LabVIEW代码的优化... 293
3.3.1 删除错误判断代码和IVA存储结果代码... 293
3.3.2 改善模板图像的调用... 294
3.3.3 修改匹配数量... 294
3.3.4 优化输入输出控件... 295
3.4 通用图像处理平台中加载图像处理-模式匹配函数... 298
3.5 添加匹配边框... 303
3.6 ROI赋值... 307
3.7 模板文件的制作... 311
3.7.1 使用NI的Teplate Editor. 311
3.7.2 使用命令提示符调用Template Editor. 312
3.7.3 使用模式匹配库函数学习模板... 323
3.8 自动运行效果... 330
第四节 形状检测-圆... 332
4.1 视觉助手生成脚本... 332
4.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 334
4.3 生成LabVIEW代码的优化... 335
4.3.1 删除错误判断代码和IVA存储结果代码... 335
4.3.2 删除打开图片代码... 337
4.3.3 设置图像参数自定义控件... 337
4.3.4 添加圆覆盖... 339
4.4 通过图像处理平台加载图像处理-形状检测查找圆函数... 342
4.5 初始化控件... 343
4.6 图像参数值改变... 343
4.7 ROI赋值... 344
4.8 数据判断... 348
4.9 结果保存... 349
4.10 简单标定... 349
4.11 标定数据标定... 349
4.12 运行效果... 361
第五节 LED编带机方向判断... 362
5.1 视觉助手生成脚本... 363
5.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 367
5.3 生成LabVIEW代码的优化... 370
5.3.1 删除错误判断代码... 370
5.3.2 修改ROI 371
5.3.3 改善IVA Measure2函数... 373
5.3.4 坐标系优化与求交点优化... 376
5.3.5 设置图像参数自定义控件... 382
5.3.6 生成最终图像处理子函数... 386
5.4 通过图像处理平台加载图像处理-方向判断函数... 387
5.5 数据判断... 388
5.6 结果保存... 388
5.7 初始化控件... 389
5.8 参数设置... 390
5.8.1 定义左边ROI 391
5.8.2 查找左边... 392
5.8.3 定义顶边ROI 393
5.8.4 查找顶边... 394
5.8.5 定义参考坐标系... 395
5.8.6 定义检测区域... 396
5.8.7 参数设置流程... 396
5.9 自动运行... 401
5.10 执行效率研究... 402
5.11 图像采集、图像处理串行处理... 410
5.11.1 自动运行图像处理... 410
5.11.2 保存数据... 412
5.11.3 存储图像... 413
5.12 改善后自动运行... 413
第六节 OCR字符识别... 416
6.1 视觉助手生成脚本... 417
6.2 视觉助手生成LabVIEW代码... 420
6.3 生成LabVIEW代码的优化... 422
6.3.1 删除错误判断等冗余代码... 422
6.3.2 删除字符集参数设置... 423
6.3.3 覆盖兴趣区域和字符边框区域... 425
6.3.4 改善字符集文件操作... 427
6.4 通过图像处理平台加载字符识别函数... 432
6.5 自定义字符识别ROI 434
6.6 学习字符集文件... 434
6.7 初始化等修改... 436
6.8 自动运行效果... 439
基于Vision Assistant的图像处理实用教程（含售后）
目录
NI视觉助手Vision Assistant教程 18
第一章 基本概念 18
第一节 数字图像 18
数字图像的定义 18
数字图像的属性 18
图像类型 19
图像文件 21
NI视觉图像的内部表示 21
图像边界 22
图像掩模 24
第二节 显示 25
图像显示 25
调色板 27
无损覆盖 34
第三节 ROI兴趣区域 35
ROI概念 35
Point Tool点工具 35
Line Tool线工具 36
Broken Line Tool折线工具 37
Freehand Line Tool徒手线工具 37
Rectangle ROI tool矩形ROI工具 38
Rotated Rectangle ROI tool旋转矩形ROI工具 39
Oval ROI tool椭圆ROI工具 39
Annulus ROI tool环形ROI工具 40
Polygon ROI tool多边形ROI工具 41
Freehand Region ROI tool徒手画的区域ROI工具 41
Magic Wand Tool魔棒工具 42
Tolerance公差 43
第四节 设置成像系统 44
成像系统概述 44
采集图像的质量 46
第五节 空间标定 49
标定介绍 49
什么时候使用标定 50
标定算法 50
空间标定概念 52
深入探讨 59
第二章 界面与菜单 65
第一节 启动欢迎界面 65
第二节 功能界面 71
Acquire Images采集图像界面 71
Browse Images浏览图像界面 75
Process Images处理图像界面 77
第三节 File文件菜单 84
Open Image：打开图像 84
Open AVI File：打开AVI文件 85
Save Image：保存图像 85
New Script：新建脚本 89
Open Script：打开脚本 90
Save Script：保存脚本 90
Save Script As：脚本另存为 91
Acquire Image：采集图像 91
Browse Images：浏览图像 91
Process Images：处理图像 92
Print Image：打印图像 92
Preferences：优先参数选择 93
Exit：退出 95
第四节 Edit编辑菜单 95
Edit Step：编辑步骤 95
Cut：剪切 95
Copy：复制 96
Paste：粘贴 96
Delete：删除 96
第五节 View查看菜单 96
Zoom In：放大 97
Zoom Out：缩小 97
Zoom 1:1：原始图像 97
Zoom to Fit：适合窗口 97
第六节 Image图像菜单 97
Histgram：直方图 99
Line Profile：线剖面图 99
Measure：测量 99
3D View：三维视图 99
Brightness：亮度 100
Set Coordinate System：设置坐标系 100
Image Mask：图像掩码 100
Geometry：几何 100
Image Buffer：图像缓存 100
Get Image：获取图像 100
Image Calibration：图像标定 100
Image Correction：图像修正 100
Overlay：覆盖 100
Run LabVIEW VI：运行LabVIEW VI 101
第七节 Color彩色菜单 101
Color Operators：彩色运算 102
Color Plane Extraction：彩色平面抽取 102
Color Threshold：彩色阈值 102
Color Classification：彩色分类 103
Color Segmentation：彩色分段 103
Color Matching：彩色匹配 103
Color Location：彩色定位 103
Color Pattern Matching：彩色模式匹配 103
第八节 Grayscale灰度菜单 103
Lookup Table：查找表 105
Filters：滤波 105
Gray Morphology：灰度形态学 105
Gray Morphological Reconstruction：灰度形态学重建 105
FFT Filter：快速傅立叶变换滤波 105
Threshold：阈值 105
Watershed Segmentation：分水岭分割 105
Operators：运算 105
Conversion：转换 105
Quantify：量化 106
Centroid：质心 106
Detect Texture Defects：检查纹理缺陷 106
第九节 Binary二值菜单 106
Basic Morphology：基本形态学 107
Adv. Morphology：高级形态学 107
Binary Morphological Reconstruction：二值形态学重建 107
Particle Filter：粒子滤波 107
Binary Image Inversion：二值图像反转 108
Particle Analysis：粒子分析 108
Shape Matching：形状匹配 108
Circle Detection：圆检测 108
第十节 Machine Vision机器视觉菜单 108
Edge Detector：边缘检测 109
Find Straight Edge：查找直边 110
Adv. Straight Edge：高级直边 110
Find Circular Edge：查找圆边 110
Max Clamp：最大卡尺 110
Clamp(Rake)：卡尺（耙子） 110
Pattern Matching：模式匹配 110
Geometric Matching：几何匹配 110
Contour Analysis：轮廓分析 110
Shape Detection：形状检测 110
Golden Template Comparison：极品模板比较 111
Caliper：测径器、卡尺 111
第十一节 Identification识别菜单 111
OCR/OCV：光学字符识别 112
Particle Classification：粒子分类 112
Barcode Reader：条码读取 112
2D Barcode Reader：二维条码读取 112
第十二节 Tools工具菜单 112
Batch Processing：批量处理 112
Performance Meter：性能测量 118
View Measurements：查看测量 118
Create LabVIEW VI：创建LabVIEW VI代码 119
Create C Code：创建C代码 119
Create .NET Code：创建.NET代码 120
Activate Vision Assistant：激活视觉助手 121
第十三节 Help帮助菜单 122
Show Context Help：显示上下文帮助 122
Online Help：在线帮助 123
Solution Wizard：解决问题向导 123
Patents：专利 123
About Vision Assistant：关于视觉助手 123
第三章 采集图像 124
第一节 Acquire Image采集图像 125
第二节 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像（1394、千兆网、USB） 126
Main选项卡 127
Attributes属性选项卡 136
第三节 Acquire Image(Smart Camera)从智能相机中采集图像 141
第四节 Simulate Acquisition仿真采集 143
第四章 浏览图像 148
第五章 图像处理-Image图像 151
第一节 Histogram直方图 151
Histogram选项卡 153
Main选项卡 157
第二节 Line Profile线剖面图 159
Line Profile选项卡 160
Main选项卡 162
第三节 Measure测量 163
Measure选项卡 165
第四节 3D View三维视图 172
3D View选项卡 175
第五节 Brightness亮度 180
Brightness选项卡 182
第六节 Set Coordinate System设定坐标系 190
Settings选项卡 192
第七节 Image Mask 图像掩模 198
Mask选项卡 200
第八节 Geometry几何 210
Geometry选项卡 212
第九节 Image Buffer图像缓存 226
Image Buffer选项卡 228
图像缓存实例 231
第十节 Get Image获取图像 235
Main选项卡 237
获取图像实例 239
第十一节 Image Calibration图像标定 242
Main选项卡 243
Calibration Data标定数据选项卡 245
图像标定实例 250
第十二节 Image Correction图像校正 251
Image Correction图像校正选项卡 253
图像校正实例 255
第十三节 Overlay覆盖 257
Overlay选项卡 257
Layer Management选项卡 278
第十四节 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数 279
Main选项卡 280
调用VI实例 283
VI Control选项卡 284
第六章 图像处理-Color颜色 288
第一节 Color Operators颜色运算 288
Color Operators选项卡 291
颜色运算实例 295
第二节 Color Plane Extraction颜色平面抽取 312
Extract Color Plane选项卡 313
第三节 Color Threshold颜色阈值 325
Color Threshold选项卡 326
颜色阈值实例 330
第四节 Color Classification颜色分类 336
Main选项卡 336
颜色分类实例 341
第五节 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口 347
颜色分类训练接口界面 347
颜色分类训练接口菜单 359
第六节 Color Segmentation颜色分割 376
Main选项卡 378
Settings选项卡 379
Pixel Mapping选项卡 386
颜色分类实例 387
第七节 Color Matching颜色匹配 388
Template选项卡 390
Create Template创建模板 391
Settings选项卡 393
颜色匹配实例 394
第八节 Color Location颜色定位 400
Template选项卡 402
Create Template创建模板 402
Settings选项卡 409
颜色定位实例 409
第九节 Color Pattern Matching颜色模式匹配 411
Template选项卡 413
Create Template创建模板 414
Settings选项卡 416
颜色模式匹配实例 419
第七章 图像处理-Grayscale灰度 421
第一节 Lookup Table查找表 421
Image Source图像源 425
Equalize均衡 425
Reverse反转 426
Logarithmic对数 427
Exponential指数 429
Square平方 431
Square Root平方根 432
Power X幂X 432
Power 1/X幂1/X 433
Power Value幂值 434
第二节 Filters滤波 441
Smoothing-Low Pass平滑-低通滤波器 444
Smoothing-Local Average：平滑-局部平均滤波器 448
Smoothing-Gaussian平滑-高斯滤波器 451
Smoothing-Median平滑-中值滤波器 453
Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯滤波器 455
Edge Detection- Differentiation边缘检测-微分滤波器 465
Edge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特滤波器 466
Edge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔滤波器 470
Edge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨滤波器 474
Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼滤波器 477
Convolution-Highlight Details卷积-高亮细节滤波器 484
Convolution-Custom卷积-自定义滤波器 487
第三节 Gray Morphology灰度形态学 489
Dilate膨胀 491
Erode腐蚀 494
Close闭 496
Open开 498
Proper Close适当闭 502
Proper Open适当开 504
Auto Median自动中值 507
第四节 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建 511
Gray Morphology Reconstruction选项卡 512
灰度形态学重建实例 516
形态学重建扩展 520
更多讨论 531
第五节 FFT Filter快速傅里叶变换滤波器 531
频域分析介绍 531
什么时候使用频域分析 532
频域分析概念 532
深入讨论频域分析 539
快速傅里叶变换实例 541
第六节 Threshold阈值（二值化） 548
全局灰度阈值Global Grayscale Thresholding 548
全局颜色阈值Global Color Thresholding 573
局部阈值Local Thresholding 576
阈值需要考虑的问题 585
第七节 Watershed Segmentation分水岭分割 585
什么时候使用形态学分割 586
形态学分割概念 586
分水岭变换 587
扩展阅读Vincent &Soille’s算法 589
Watershed Segmentation分水岭分割实例 590
第八节 Operators运算 597
Average平均值 599
Min最小值 600
Max最大值 601
Clear if <小于清除 603
Clear if < or =小于等于清除 604
Clear if =等于清除 605
Clear if > or =大于等于清除 606
Clear if >大于清除 607
第九节 Conversion转换 608
第十节 Quantify量化 616
第十一节 Centroid质心 618
第十二节 Detect Texture Defects检测纹理缺陷 621
检测纹理缺陷概述 622
什么时候使用纹理缺陷检测 622
从纹理缺陷检查中期望得到什么 623
纹理检查例子 625
第十三节 Texture Training Interface纹理训练接口 636
纹理训练接口基本操作 636
纹理缺陷检测的深入探讨 656
第八章 图像处理-Binary二值 663
第一节 Basic Morphology基本形态学 663
Gradient In梯度内 669
Gradient Out梯度外 669
Auto Median自动中值 671
Thick粗化 671
Thin细化 674
Hit-Miss Function击中击不中函数 677
第二节 Advanced Morphology高级形态学 678
什么时候使用高级形态学 680
高级形态学概念 680
Remove small objects删除小目标 680
Remove large objects删除大目标 684
Remove border objects删除边界目标 688
Fill holes填充孔洞 689
Convex Hull凸包 691
Skeleton骨架 693
Separate objects分割目标 697
Label objects标记目标 698
Distance距离 702
Danielsson丹尼尔森 705
Segment image分割图像 707
第三节 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建 710
Binary Morphology Reconstruction选项卡 711
二值形态学重建实例 714
第四节 Particle Filter粒子过滤 716
Particle Filter粒子过滤概述 716
Particle Filter粒子过滤实例 718
Particle Measure粒子测量 720
第五节 Binary Image Inversion二值图像反转 733
二值图像反转函数概述 733
二值图像反转函数的作用 735
第六节 Particle Analysis粒子分析 737
粒子分析概述 737
粒子分析实例 741
第六节 Shape Matching形状匹配 743
形状匹配概述 743
形状匹配实例 745
第八节 Circle Detection圆检测 757
基本原理 757
Circle Detection选项卡 758
圆检测实际应用 760
第九章 图像处理-Machine Vision机器视觉 761
第一节 Edge Detector边缘检测 761
Edge Detection边缘检测 761
什么时候可以使用边缘检测 762
Edge Detection Concepts边缘检测概念 764
NI Vision中的Edge Detection边缘检测 780
边缘检测实例 796
第二节 Find Straight Edge查找直边 799
Main主体 800
Settings设置 800
Advanced高级 816
Result结果 818
查找直边应用实例 819
第三节 Advanced Straight Edge高级直边 822
Main主体 823
Edge Detector Settings边缘检测设置 823
Straight Edge Settings直边设置 833
Result结果 839
高级直边实例 841
第四节 Find Circular Edge查找圆边 842
Settings设置 844
Advanced高级 846
Results结果 847
查找圆边实例 848
第五节 Max Clamp最大夹钳 850
Settings设置 852
最大卡尺实例 865
第六节 Clamp（Rake）夹钳（耙子） 867
Clamp卡尺设置 869
卡尺（耙子）实例 875
第七节 Pattern Matching模式匹配 879
模式匹配介绍 879
什么时候使用模式匹配 879
从模式匹配工具中期望得到什么 880
模式匹配技术 881
深入了解归一化互相关 883
视觉助手中模式匹配 884
模式匹配例子 899
第八节 Geometric Matching几何匹配 901
几何匹配介绍 901
什么时候使用几何匹配 901
什么时候不应该使用几何匹配 903
从几何匹配期望得到什么 903
几何匹配技术 906
使用标定图像进行几何匹配 912
深入探讨 913
NI视觉助手中的几何匹配 916
几何匹配实例 943
第九节 Contour Analysis轮廓分析 945
轮廓分析介绍 945
什么时候使用轮廓分析 945
轮廓分析的概念 946
深入探讨 950
视觉助手中的轮廓分析 951
轮廓分析实例 974
第十节 Shape Detection形状检测 976
Curve Settings曲线设置 977
Shape形状 980
Min Width最小宽度 982
Settings设置 984
形状检测实例 986
第十一节 Golden Template Comparison金板对比 988
金板对比介绍 988
什么时候使用金板对比 988
金板对比的概念 989
视觉助手中的金板对比 992
金板匹配实例 1008
第十二节 caliper卡尺 1018
Geometric Feature几何特征 1021
Available Points有效点 1021
Select需要选择多少点 1021
Measure测量 1022
Reset重置 1022
Select All选择所有 1022
Distance距离 1022
Mid Point中点 1022
Perpendicular Projection垂直投影（垂足及点到直线的距离） 1023
Lines Intersection直线交点 1024
Angle from Horizontal直线与水平线的夹角 1025
Angle from Vertical直线与垂线的夹角 1026
Angle Defined by 3 Points由三点测量角度（两条相交的直线） 1027
Angle Defined by 4 Points由四点测量角度（未相较的直线） 1028
Bisecting Line角平分线（两直线间的中线） 1029
Mid Line点与直线之间的中线 1029
Center of Mass质心 1030
Area面积 1031
Line Fit拟合直线 1032
Circle Fit拟合圆 1034
Ellipse Fit拟合椭圆 1035
卡尺实例 1035
第十章 图像处理-Indentification识别 1039
第一节 OCR/OCV光学字符识别验证 1039
OCR介绍 1039
什么时候使用OCR 1039
训练字符 1040
阅读字符 1041
OCR引用 1042
概念与术语 1042
视觉助手中的OCR 1050
字符识别实例 1096
第二节 Particle Classification粒子分类 1099
分类介绍 1099
什么时候使用分类 1099
训练分类器 1099
分类样本-二值粒子分类 1100
分类样本-颜色分类 1105
分类方法-最近邻Nearest Neighbor 1107
分类方法-支持向量机Support Vector Machines 1110
选择正确的参数 1114
自定义分类器 1115
深入探讨 1115
视觉助手中的粒子分类 1121
粒子分类实例 1145
第三节 Barcode Reader条码阅读器 1147
仪器阅读简介 1147
仪表测量函数Meter 1148
LCD函数 1153
条码函数Barcode 1155
视觉助手中的条码阅读 1156
条码阅读实例 1162
第四节 2D Barcode Reader二维码阅读器 1172
二维码概述 1172
影响二维码识别的因素 1172
二维码识别概念-数据矩阵概念 1173
二维码识别概念-QR码概念 1182
视觉助手中的二维码阅读 1184
二维码阅读器实例 1225
第十一章 视觉助手应用实例大全 1230
第一节 光盘表面划痕检测 1230
第二节IC引脚间距测量 1233
第三节 字符正反检测 1240
第四节 Mark点定位 1244
第五节 线宽尺寸检查 1248
第六节 LED杯底位置与方向检测 1253
第七节 轴承表面缺口检查 1256
第八节 保险丝有无检查 1260
第九节 编带机元件方向判断 1266
第十节 手机摄像头对位 1272
第十一节 晶片划痕检查 1279
第十二节螺孔有无攻牙 1282
第十三节异形元件定位 1290
第十四节 小金属件正反检测 1292
第十五节 药品有无检测 1299
第十六节 二维码识别 1300
第十七节 轴尺寸测量 1303
第十八节 PCB板上元件有无判断 1307
第十九节USB接口弹片高度测量 1311
第二十节 排线数量与线序检查 1316
第十二章 基于LabVIEW的图像处理编程 1321
第一节 基于LabVIEW的图像处理环境需求 1321
第二节 图像内存的分配与图像保存 1322
第三节 使用IMAQdx驱动相机采集图像 1326
第四节 调用DLL驱动相机采集图像 1337
第五节 使用视觉助手生成图像处理函数并优化处理速度 1349
第六节 输入输出信号操作 1361
第七节 视觉与运动控制的结合 1372
NI Vision Builder for AI入门教程（含售后）
第一章 NI Vision Builder for AI概述... 5
第二章 配置界面... 17
VBAI配置界面基本组成... 17
VBAI菜单... 18
VBAI主视窗... 25
VBAI状态栏... 25
VBAI状态图视窗... 26
VBAI检查步骤... 27
第三章 图像采集... 34
Acquire Image采集图像... 35
Calibration Wizard标定向导... 40
Acquire Image（1394，GigE，or USB）采集图像（1394，GigE，或USB）... 44
Read/Write Camera Attributes读写相机属性... 47
Acquire Image (IEEE 1394)从1394相机中采集图像... 50
Simulate Acquisition仿真采集... 51
Select Image选择图像... 52
第四章 增强图像... 55
Vision Assistant视觉助手... 56
Filter Image图像滤波... 56
Threshold Image二值化图像... 59
Segment Color Image分割彩色图像... 61
Color Classification Training Interface颜色分类训练接口... 63
Calibrate Image标定图像... 73
Create Region of Interest创建目标区域... 73
第五章 视觉助手... 76
Image图像选项卡... 79
Color彩色选项卡... 93
Grayscale灰度选项卡... 101
二值图像选项卡... 108
第六章 Locate Features寻找特征... 115
Find Edges寻找边缘点... 116
Find Straight Edge寻找直边... 124
Find Circular Edge寻找圆... 128
Match Pattern匹配模板... 132
Geometric Matching几何匹配... 140
Set Coordinate System建立坐标系... 148
Detect Objects检查目标... 152
Match Color Pattern匹配彩色模板... 158
Adv. Straight Edge高级直边... 165
第七章 Measure Features测量特征... 170
Measure Intensity测量亮度... 171
Measure Colors测量颜色... 174
Count Pixels统计像素... 178
Max Caliper最大值卡尺... 181
Caliper卡尺... 184
Geometry几何... 187
第八章 Check for Presence存在性检查... 191
Detect Objects检查目标（粒子分析）... 193
Measure Intensity测量亮度... 193
Count Pixels统计像素... 193
Match Colors匹配颜色... 193
Find Edges寻找边缘... 198
Inspect Contours检查轮廓... 199
Detect Defects检查缺陷... 209
Match Pattern匹配模板... 217
Geometric Matching几何匹配... 217
Match Color Pattern匹配彩色模板... 217
Detect Texture Defects检查纹理缺陷... 217
第九章 Identify Parts零件识别... 232
Read/Verify Text读取/验证字符... 233
Classify Objects分类目标... 243
Classify Colors分类颜色... 258
Read 1D Barcode读取一维条码... 265
Read Data Matrix Code读取数据矩阵二维条码... 269
第十章 通信Communicate. 276
Read/Write I/O（NI-IMAQ I/O） 读取、写入脉冲（NI-IMAQ I/O）... 277
Generate Pulse(NI-IMAQ I/O) 生成脉冲（NI-IMAQ I/O）... 278
Read/Write I/O 读取、写入脉冲... 278
Generate Pulse 生成脉冲... 278
Serial I/O 串口I/O.. 278
TCP I/O.. 292
Modbus Slave Modbus从机... 292
Ethernet/IP 以太网/因特网... 292
Ethernet/IP Adapter 以太网/因特网适配器... 292
第十一章 使用附加工具 Use Additional Tools. 293
设置检查状态Set Inspection status. 294
计算Calculator. 294
逻辑计算Logic Calculator. 304
设置变量Set Variable. 318
索引测量Index Measurements. 326
运行LabVIEW函数Run LabVIEW VI 329
自定义覆盖Custom Overlay. 337
显示图像Display Image. 349
延时Delay. 352
数据记录Data Logging. 354
图像记录Image Logging. 359
读取/写入变量从/到INI文件Read/Write Variables to INI File. 363
用户输入User Input. 365
更新检查界面Update Inspection UI 367
选择检查Select Inspection. 376
第十二章 综合应用... 386
文件File. 386
编辑Edit. 392
查看View.. 393
操作Operate. 394
工具Tools. 399
帮助Help. 404
Vision Builder AI检查界面菜单... 406
Vision Builder AI其它注意事项... 407
更多VBAI实际应用... 410
机器视觉实用教程（含售后）
目录
版权声明 12
读者利益 12
感谢 12
前言 13
第一章 机器视觉概述 14
1.1 机器视觉的概念 14
1.2 机器视觉的优点 14
精度高 15
连续性 15
稳定性 15
性价比高 15
生产效率高 15
灵活性 15
1.3 机器视觉的发展史 16
机器视觉的发展历程 16
机器视觉产品的发展 17
机器视觉的发展趋势 18
1.4 机器视觉领域的主要厂商 19
国外厂商 19
国内厂商 19
1.5 机器视觉系统类型 20
1.6 机器视觉系统特点 20
1.7 机器视觉系统构成 21
1.8 机器视觉的主要应用范围 22
电子与半导体 23
制药 23
工业包装 24
汽车制造 25
印刷 26
食品饮料 27
医学应用 27
其他工业应用 28
1.9机器视觉概述课后习题 29
第二章 基础光学 32
2.1 为什么学习基础光学 32
2.2 常用单位 32
2.3 电磁波谱与光 32
2.4 三大光学现象 35
2.5 三大光学基本定律 39
2.6 全反射 41
2.7 辐射度量 41
2.8 光度量 42
2.9 照度 45
2.10 色度 48
2.11 均匀颜色空间 65
2.12 CIE均匀色度空间 66
2.13 孟塞尔表色系统 70
2.14 基础光学课后习题 72
第三章 专业名词中英文对照与解释 75
3.1 镜头专业名词 75
3.2 相机专业名词 78
面阵相机专业名词一 78
面阵相机专业名词二 80
线阵相机（Line scan) 81
3.3 总线采集卡专业名词 84
3.4 光源专业名词 85
3.5 光源控制器专业名词 87
3.6 软件专业名词 88
3.7 专业名词课后习题 93
第四章 光源 95
4.1 光源概述 95
4.2 为什么要使用光源 95
目的 95
重要性 95
4.3 光源种类 96
高频荧光灯 97
光纤卤素灯 98
氙气灯 98
LED光源 99
光源参数比较 100
4.4 LED光源的优势 101
4.4 LED光源的种类及照射原理 102
环形光源 102
环形无影光源 103
条形光源 104
方形无影光源 105
面光源（背光源） 106
平面无影光源 106
圆顶无影光源 107
同轴光源 108
同轴平行光源 108
线光源 109
点光源 110
聚光光源 111
非标光源 112
4.5 LED光源的颜色 112
4.6 LED光源的光谱 112
4.7 光源对成像的影响 113
4.8 照明光源的照射方式 115
直射光 115
漫射光（扩散光） 115
偏光光 116
平行光 117
4.9 照明技术 117
反射照明 117
明视野与暗视野照明 118
折射照明 120
透射照明 121
颜色和补色 123
4.10 打光方法 129
单向照明 129
掠射 131
漫射 133
环形照射、四面照射 136
同轴（平行）光照射 136
背光照射 138
结构光照射 140
颜色的选择 141
选择背景 142
4.11 光源配件的使用 143
偏光器(Polarizer) 143
滤光片（Filter） 145
光线控制膜(Light control film) 145
4.12 电源控制器的选择 148
LED的伏安特性 148
常亮、可控、频闪 150
4.13 选择合理的光源 150
被测物体的特征 150
工作距离 151
视场大小 151
安装方式 151
光源颜色 151
4.14 光源细节 151
无影光源与有影光源 151
光源角度 153
高角度、低角度、零度 154
面光源 155
光源亮斑 155
漫射板对照明的影响 160
同轴（平行）光 162
4.15 光源课后习题 162
第五章 镜头 165
5.1 什么是光学镜头 165
5.2 镜头的分类 165
球面镜头 166
非球面镜头 172
针孔镜头 174
鱼眼镜头 175
固定光圈定焦镜头 176
手动光圈定焦镜头 177
自动光圈定焦镜头 177
手动光圈变焦镜头 178
自动光圈电动变焦镜头 179
电动三可变镜头 180
长焦镜头 180
标准镜头 181
焦距转换率 182
微距镜头（marco lens） 184
广角镜头 184
折射式望远镜头 185
反射式望远镜头 185
C型镜头 186
CS型镜头 187
2/3’镜头 188
1/2’镜头 188
5.3 镜头的机械参数 188
5.4 光学参数 189
焦距 189
相对孔径 191
光圈 191
视场角 193
放大倍率 194
景深 195
工作距离 196
法兰焦距 197
广角 197
长焦 197
自动对焦 198
定焦 198
光学变焦 198
镜片组 198
对焦 199
镜头材质 200
屈光度 200
潜望镜式镜头 200
分辨率 201
镀膜 208
5.5 光学基础-透镜成像 210
凸透镜成像 210
凹透镜成像 211
5.6 像差 214
球差 215
彗差 216
像散 218
场曲 219
畸变 220
色差 222
5.7 工业镜头的常见种类 223
CCTV镜头 223
远心镜头 223
显微镜头 227
线阵镜头 229
变焦镜头 229
5.8 镜头选型 230
选择因素 230
镜头焦距的计算 231
镜头各参数间的相互影响关系 231
5.9 镜头细节研究与验证 232
光圈对成像质量的影响 232
不同光圈不同景深验证 236
不同光圈对图像亮度的影响 242
相同工作距离不同焦距镜头对视野的影响 243
镜头中间与边缘的分辨率验证 243
镜头焦距对畸变的影响 246
5.10 镜头课后习题 248
第六章 相机 251
6.1 相机概述 251
6.2 相机成像流程 252
6.3 CCD的工作原理 252
6.4 CMOS的工作原理 253
6.5 CCD与CMOS的区别 254
6.5 黑白相机成像原理 258
6.6 彩色相机成像原理-3CCD 258
分色棱镜 260
6.7 彩色相机成像原理-拜尔模式 261
色彩插值 262
6.8 工业相机的分类 264
模拟相机 264
数字相机 265
彩色相机 266
黑白相机 267
面阵相机 267
线阵相机 267
CCD相机 267
CMOS相机 271
USB2.0相机 271
USB3.0相机 271
1394A相机 272
1394B相机 272
GigE相机 273
Camera Link相机 274
直接显示工业相机 274
智能相机 275
6.9 各种相机接口比较 277
6.10 工业相机与民用相机的比较 279
6.11 工业相机的参数 280
分辨率 282
像元尺寸 283
传感器尺寸 283
传感器类型 285
卷帘快门 285
全局快门 288
逐行扫描 289
隔行扫描 290
采集速度 291
输出颜色 292
数据位数 292
信噪比 292
动态范围 293
灵敏度 294
光谱响应 294
同步方式 295
数据输出接口 297
可编程控制 297
镜头接口 297
6.12 工业相机的选择 297
分辨率 297
颜色 298
传感器类型 298
传感器尺寸 298
相机镜头接口 298
相机输出接口 298
视觉平台 298
6.13 工业相机细节探讨 299
相机分类 299
相机数据输出接口 299
相机的分辨率 303
采集速度 304
相机的图像传感器 305
相机快门分类 305
卷帘式快门影响-运动与静止物体成像对比 305
全局快门影响-运动与静止物体成像对比 306
快门速度对图像质量的影响 306
快门速度对亮度的影响 308
相机驱动 308
相机属性参数 309
不同增益时的比较验证 311
视频模式 311
不同视频模式时的图像对比 312
彩色相机 314
6.14 相机课后习题 315
第七章 总线与采集卡 317
7.1 总线 317
7.2 总线按功能和规范分类 317
(1) 片总线(Chip Bus, C-Bus) 317
(2) 内总线(Internal Bus, I-Bus) 318
(3) 外总线(External Bus, E-Bus) 318
7.3机器视觉涉及的总线接口（外总线） 318
7.4 PCI 318
PCI介绍 318
PCI的主要应用 320
7.5 PCI-E 321
PCI-E介绍 321
PCI-E主要应用 323
7.6 PXI/PXI-E 323
7.6 USB 324
USB介绍 324
USB的主要应用 326
7.7 1394火线 326
1394介绍 326
1394主要应用 327
7.8 GigE千兆以太网/10GigE万兆以太网 327
GIGE介绍 327
GIGE主要应用 328
7.9 Camera Link 328
Camera Link介绍 328
Camera Link主要应用 329
7.10 ThunderBolt 329
ThunderBolt雷电接口介绍 329
7.11 CoaXPress 330
CoaXPress介绍 330
为什么选择CoaXPress 331
CoaXPress接口特点 331
相关接口技术比较 331
7.12 CAN控制器局域网络 332
CAN介绍 332
CAN主要应用 333
7.13 RS232串口 334
RS232介绍 334
串口的主要应用 335
7.13 Parallel并口 335
并口介绍 335
并口的主要应用 336
7.14 IIC（I2C） 336
IIC介绍 336
IIC总线特征 336
IIC主要应用 337
7.15 图像采集卡 337
7.16 图像采集卡分类 337
7.17 常见的图像采集卡 337
7.18运动控制卡 337
7.19 I/O卡 338
7.20 总线与采集卡课后习题 339
第八章 常用软件使用与图像处理 341
8.1 NI MAX基本使用 341
8.2 NI Vision Assistant视觉助手基本使用 342
8.3 NI视觉助手图像处理函数 344
8.4 NI视觉助手彩色处理函数 345
8.5 NI视觉助手灰度处理函数 346
8.6 NI视觉助手二值处理函数 347
8.7 NI视觉助手机器视觉处理函数 348
8.8 NI视觉助手识别处理函数 349
8.9 NI视觉助手常用工具说明 350
8.10 Vison Builder for AI(VBAI)基本使用方法 351
8.11 VBAI获取图像 352
8.12 VBAI增强图像 353
8.13 VBAI寻找特征 354
8.14 VBAI测量特征 355
8.15 VBAI识别零件 356
8.16 大恒相机自带DEMO使用 357
8.17 映美精相机IC Capture使用 360
8.18 SENTECH相机DEMO使用 361
8.19 AVT相机安装驱动、更换驱动、使用不同软件采集图像 362
8.20 图像处理细节探讨 375
图像处理的根本需求 375
理论上最好的对比度图 376
实际上的对比度 376
对比度的定义 377
理论上的对比度值 378
实际上的对比度值 378
滤波 378
Contrast对比度、反差 379
查找表（Lookup Table） 380
二值化 381
膨胀与腐蚀 382
常规参数用法 383
标定校准calibration 385
彩色图像 386
颜色平面的抽取 388
图像缓存 389
多种算法之间的取舍 389
多线程图像处理 390
8.21 常用软件使用与图像处理课后习题 390
第九章 机器视觉配件 391
9.1 滤光片Filter 391
滤光片分类 391
滤光片原理 395
滤光片作用 395
特点 395
波长 395
9.2 偏振片 396
光的偏振 396
偏振现象的发现 398
光的偏振度 398
产生偏振光的方法 398
偏振光的应用 398
在摄影镜头前加上偏振镜消除反光 398
生物的生理机能与偏振光 399
汽车使用偏振片防止夜晚对面车灯晃眼 399
偏振片概述 399
偏光片分类 401
偏光片的组成 401
偏光镜效果 402
9.3 棱镜与分光片 403
棱镜概述 403
分光片概述 403
分光片在机器视觉中的应用 405
9.4 光学模组 407
光学模组原理图 408
光学模组的组成 408
应用实例 409
9.5 漫射板 411
漫射板概述 411
漫射板的应用 411
9.6 延长线 412
9.7 延长管 412
9.8 实验架与实验平台 413
9.9 标定板 414
标定的含义 414
标定的主要作用 414
什么是标定板（Calibration Target） 415
常见标定板种类 415
相机标定原理参考 416
机器视觉中的标定 416
9.10 近摄镜与扩倍镜 417
第十章 机器视觉案例 419
10.1机器视觉在药用玻璃瓶检测中的应用 419
概述 419
优点 419
主要功能需求 419
主要检测指标 419
检测系统需求分析 420
检查系统示意 420
检测系统主要模块 421
可检查的缺陷 423
系统特点 423
10.2 机器视觉在印刷包装行业中的应用 424
概述 424
人工检测存在的问题 424
印刷包装行业的机器视觉应用现状 425
在线检测和离线检测 425
离线检测系统：小幅尺寸检查机 425
离线检测系统：大幅尺寸检查机 427
离线检测系统：复卷检查机 428
检品机可检测的缺陷 429
在线检测系统 431
10.3 机器视觉在智能交通领域中的应用 434
概述 434
主要组成部分 435
采集模式 435
原理示意图图 436
10.4 金属轴尺寸检测 436
检测内容 436
检测要求 437
系统硬件 437
安装条件 437
机构设计目标 439
检测结果示意 440
样机展示 440
10.5 机器视觉应用领域 441
附录 课后习题答案 441
机器视觉概述考卷 441
机器视觉基础光学考卷 444
机器视觉专业名词考卷 446
机器视觉光源考卷 447
机器视觉镜头考卷 448
机器视觉相机考卷 450
机器视觉总线采集卡考卷 452
NI Calibration Training标定训练（含售后）
有没有在CVI环境下pci-1422板卡开发的图像跟踪的课本吗？
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