Labview中的图像处理案例介绍

Labview中的图像处理案例介绍

发布时间：2016-01-07 之前我们介绍了MV-EM130M工业相机的实时图像获取方法，本文再结合labview的图像处理函数给出一种简单的图像处理VI。此处的图像处理包括对图像进行采样，找出与采样点相同的图像。为了找出各种角度放置的采样点，在查找的同时对图像进行了360°的翻转，这样可以找出图像上所有相同点。

由于软件的运行比较复杂，数据的采集又是实时的，要求处理速度比较快，所以要对其进行整体设计，合理安排控件的调用和执行顺序。本程序中采用了一个大循环，保持程序的持续运行。在内部再调用一个顺序结构来控制程序的执行顺序，这样可以保证程序按编程者的思路进行。

图像采集&整个程序流程图

读取了图像数据后，还要设置查找的像素。这里通过一个光标选择函数来实现。先用函数IMAQ Setup Learn Pattern 2来设置需要记录的各项，然后再用IMAQ Extract函数进行光标设置。这样就记录了此光标区域的图像数据。

设置查找像素

这里用一个条件结构来控制是否进入记录像素的程序，也就是当选择了要记录的像素后，才进入此分支程序。在这一分支程序中，又利用了一个顺序结构，这样提高了程序运行的效率。

复位记录按钮

当设置完以上要查找的像素后，就可以在需要的图片中查找此像素。为了查找有用的像素，在选择了“开始查找”后，要先读取上面标记的像素，再进行查找。此处程序的设计中，也是先运行一个条件结构，再运行顺序结构，按顺序执行程序。

读取选择的像素

当读取像素后，利用顺序结构在第二帧的图像中继续查找。在这一帧中放置了一个循环，并限制循环次数为4。此时先用一个IMAQ Rotate对图像进行翻转，每次翻转90°。这样就可以在循环4次时翻转一周，对图像上各个角度的像素进行查找。再把图像送到IMAQ Match Pattern 2函数，对其进行查找。通过此函数直接输出找到的像素信息的数组。为了对找到的信息进行处理，又用一个For循环对此数据和簇进行拆分。

程序编写完成后，要对系统进行软硬件的联机调试。这里把维视图像的MV-EM130M工业相机用网线和计算机连接，并在计算机上安装驱动程序。具体操作如下：

（1）运行本程序，在摄像头下放置好一块电路板，并对其设置好焦距和亮度。单击“开始采集”按钮，对其进行采集，并显示实时采集到的图像。

图像采集

（2）当采集完一次后，在界面上可以看到清晰的采集结果。此时我们用光标在需要进行识别的地方画出一个区域。此时光标变为绿色，表示用光标选中了要记录的像素。然后单击“学习标记”按钮，此光标消失，表示已经记录（学习）完成。这里选中的是电路板上字母C，让程序学习记录，并找出界面上所有的字母C。

设置学习区域

（3）记录学习完成后，就可以查找相同像素的点了。单击“开始查找”按钮后，程序开始在此图上查找记录的像素点，并以此像素点为标准，进行比对，找出相同的点。查找的过程中标出了各个点的坐标和编号。这里把标签类型设置为

“A”，以Shift Invariant的方式查找，精度设置为700，最大数目设置为40。这样就可找出所有相同的元素。

查找结果

从图中可以看出，查找过程中，程序找出了所有字母C，并标注了它们的坐标和标签。此处的标签有些不是端正的，主要是由于在对图片进行翻转查找时，按相应的角度找到后直接就标记了。如标签A43（70，471）表示的意义如下：字母A是对程序进行查找前设置的标签类型。4表示此图片翻转到第4次找到的，即第4个角度。3表示是此角度下的第3个点。（70，471）表示当前查找到像素的中心坐标，即此目标的X=70，Y=471，坐标的值是从图像开始的左上角界面算起的。同时可以看到界面的下面显示了图片的属性，如图片大小、位数等。最后还可以看到一个“已查找到总个数”本框，此处显示的是8个目标。这和图上标注的一样，也和实际完全相符。

从以上的例程可以看出，使用可直接兼容labview驱动的工业相机在labview中做图像处理是最方便和高效的。维视图像为您提供高性价比的国产工业相机，并且无缝兼容labview开发。

（注：文档可能无法思考全面，请浏览后下载，供参考。可复制、编制，期待你的好评与关注）

基于LabVIEW编程语言图像处理技术浅述

现代物业?新建设 2012年第11卷第10期 虚拟仪器（Virtual Instrumentation）以电子计算机和测试模块为基础，是一种利用性能高效的模块化硬件，再结合灵活高效的软件构成的仪器。在计算机显示屏幕上能够虚拟仿真所需仪器的面板和功能，可通过用户软件来定义计算机所完成的所有仪器功能，进而完成各种操作。LabVIEW是美国NI（National Instrument）公司推出的基于G语言（Graphics Language，图形化编程语言）的虚拟仪器软件。LabVIEW的编程方式是通过数据流实现，编程的图标用来表示函数，数据流的流向则用连线表示。LabVIEW强大的图形化编程语言和直观的图形化环境使程序开发更快捷，成为了教学与科研的必备工具，极大地提高了从事院校教学、实验和科学研究的效率。 仿真技术的研究主要运用于仿真工具方面，虚拟仪器技术使用主流计算机技术，并结合了创新、灵活的软件模块，高性能的硬件技术创造了强大的以计算机为基础的仪器解决方法。NI发布了一整套软、硬件工具用于建立测控应用。他们为仿真系统和仿真模型的开发提供了一个良好的基础。LabVIEW提供了多种图像处理的方法。利用LabVIEW软件进行图像的仿真处理并且实现自由化的控制界面显得十分有意义。 1 图像处理技术的需求分析 图像处理（image processing），是指图像经过计算机进行分析，从而达到所需结果。通常说的图像处理一般指的是数字图像处理，而数字图像的定义是指用数字照相机、摄像机、扫描仪等设备得到的图像，该图像经过采样和数字化得到的是一个大的二维数组，此数组的每一个元素称为像素，其值是整数，称之为灰度值。 图像处理技术的主要内容包括图像压缩、描述和识别、增强和复原三个部分。图像复原、图像分割、图像数字化、图像编码、图像增强和图像分析等是常见的处理方式。图像之间进行的变换是图像处理着重强调的关键。人们常用图像处理泛指各式各样的图像技术，狭义的图像处理主要满足对图像进行加工进而改善图像的视觉效果，并且为自动识别打基础，或者是对图像进行压缩以减少所需存储空间或传输通路、传输时间的要求。 对图像中感兴趣的目标进行检测和测量图像分析，从而获得它们的客观信息去建立对图像的描述。图像处理是一个从图像到图像的过程，而图像分析是一个从图像到数据的过程。这里的数据可以是对目标特征测量的结果，也可以是基于测量的符号表示。图像处理的重点是建立在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和相互联系，得出对图像内容和含义的理解及对原来客观场景的解释，从而规划行动。如果说图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，那么图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。 图像处理技术是通过图像处理软件来实现的，常用的图像处理软件十分广泛，Adobe Photoshop是知名度以及使用率最高的图像处理软件。图像处理软件能够快速、高效地将图像按照既定的要求进行处理，也能够得到非常好的效果，但是必须有一定的基础才能使用这些软件，如果不经过学习根本无法进行图像处理。另外一些要求比较高的图像处理是要专业人士才能完成的，所 基于LabVIEW编程语言的图像处理技术浅述 梁硕 赵冉 （河南工业职业技术学院，河南　南阳　473000） 摘 要：利用Labview编程语言，对图像进行处理，实现了简单的图像生成，并且达到了图像亮度和对比度的调整，程序运行正确，可应用于教学中。可见利用LabVIEW进行图像处理是一个非常重要的应用，在许多行业中采用图像的采集和识别来进行判断、控制，使操作更加精确，具有可信度、人性化、智能化的特点。 关键词：LabVIEW；虚拟仪器； 图像处理；前面板设计 中图分类号：TP314 文献标识码：A 文章编号：1671-8089（2012）10-0078-02 [作者简介] 梁硕（1984- ），男，南阳市人，河南工业职业技术 学院电气工程系教师，助教，研究方向：过程控制及自动化技术教学。 赵冉（1986- ），男，南阳市人，河南工业职业技术 学院软件学院教师，研究方向：网络技术教学。 信息技术 I nformation Technology – 78 –

Labview中的图像处理案例介绍

Labview中的图像处理案例介绍 发布时间：2016-01-07之前我们介绍了MV-EM130M工业相机的实时图像获取方法，本文再结合labview的图像处理函数给出一种简单的图像处理VI。此处的图像处理包括对图像进行采样，找出与采样点相同的图像。为了找出各种角度放置的采样点，在查找的同时对图像进行了360°的翻转，这样可以找出图像上所有相同点。 由于软件的运行比较复杂，数据的采集又是实时的，要求处理速度比较快，所以要对其进行整体设计，合理安排控件的调用和执行顺序。本程序中采用了一个大循环，保持程序的持续运行。在内部再调用一个顺序结构来控制程序的执行顺序，这样可以保证程序按编程者的思路进行。 图像采集&整个程序流程图 读取了图像数据后，还要设置查找的像素。这里通过一个光标选择函数来实现。先用函数IMAQ Setup Learn Pattern 2来设置需要记录的各项，然后再用IMAQ Extract函数进行光标设置。这样就记录了此光标区域的图像数据。

设置查找像素 这里用一个条件结构来控制是否进入记录像素的程序，也就是当选择了要记录的像素后，才进入此分支程序。在这一分支程序中，又利用了一个顺序结构，这样提高了程序运行的效率。 复位记录按钮 当设置完以上要查找的像素后，就可以在需要的图片中查找此像素。为了查找有用的像素，在选择了“开始查找”后，要先读取上面标记的像素，再进行查找。此处程序的设计中，也是先运行一个条件结构，再运行顺序结构，按顺序执行程序。 读取选择的像素 当读取像素后，利用顺序结构在第二帧的图像中继续查找。在这一帧中放置了一个循环，并限制循环次数为4。此时先用一个IMAQ Rotate对图像进行翻转，每次翻转90°。这样就可以在循环4次时翻转一周，对图像上各个角度的像素进行查找。再把图像送到IMAQ Match Pattern 2函数，对其进行查找。通过此函数直接输出找到的像素信息的数组。为了对找到的信息进行处理，又用一个For循环对此数据和簇进行拆分。 程序编写完成后，要对系统进行软硬件的联机调试。这里把维视图像的MV-EM130M工业相机用网线和计算机连接，并在计算机上安装驱动程序。具体操作如下：

labview图像处理控件汉化说明

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.ctl 2．Image Display control 3．IMAQ Vision controls 4．Machine Vision controls 1 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2

1.1Image 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。 1.2ROI Descriptor ROI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。 1.6Convolution Kernel 二维浮点数组成的数组，用于构造一些算法的算子。 1.7Morphology Operation 形态算法的选择。可以选择不同的数据处理方式。 1.8Structuring Element 结构元素，为二维的整数数组。 2Machine 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。如图3所示 2.1Point 点的选择，包括两个元素的簇，分别为横坐标和纵坐标。 2.2Line 线的选择，包括四个元素的簇，分别为起点和终点的横坐标和纵坐标。 2.3Rectangle 面的选择，包括五个元素的簇，分别为对角线两点横坐标和纵坐标，以及矩形选择的角度。 2.4Circle

用Labview实现图像采集

用Labview实现图像采集 一、程序功能： 1.通过选择相机实现电脑摄像头或CCD连续图像采集。 2.控制图像采集时间。 3.显示图像采集速率和程序运行时间。 4.给采集到的图像命名并保存到特定的文件夹。 二、程序介绍： 1.前面板（控制面板） 要求：实现连续图像采集所需要的软件条件： 1.安装VAS（Vision Acquisition Software） 2.如果要实现CCD图像采集，需安装CCD的驱动程序 操作说明: 1.选择相机名称 2.设置采集时间 3.运行VI 相机名字：通过下拉菜单选择相机，包括电脑摄像头和USB接口的CCD设备采集速率。采集速率：实时显示采集图像的速率。 缓冲数：实时显示从程序运行开始采集图像的数目。 设置采集时间：根据需求设置采集时间。默认值为0，只采一幅图像。 采集进行时间：程序已经运行的时间。 设置保存路径：指定图片的保存位置。如果不设置，只进行实时采集不保存图像。Stop：采集停止。 图像：显示图像信息。左侧为兴趣区域选择工具，作用是使研究区域更加醒目，便于观察。从上到下依次是： 实现图形的放大 显示鼠标位置，不进行其他操作 拖动图片 选择兴趣区为一点 选择兴趣区为矩形包围的区域，两边为水平和竖直

选择兴趣区为矩形包围的区域，矩形方向任意 选择兴趣区为折线 选择兴趣区为折线区域（所画折线自动闭合） 选择兴趣区为曲线 选择兴趣区为曲线保卫的区域 选择兴趣区为椭圆 选择兴趣区为圆环 以折线兴趣区域为例，如图 2.后面板（程序框图） 1. 循环，将采集、保存、计时等功能循环进行。 在循环中，获取最新的图像并输出。 2.循环的初始条件设置，选择相机，并将相机作为循环的输入。 和前面版里的相机名字相对应，作用是选择相机。 打开一个照相机，查询摄像机功能，装载的照相机的配置文件，并创建一个唯一的参考到摄像机。 Camera Control Mode照相机控制模式，在控制器模式打开相机，配置和获取图像数据。Session In指定要打开摄像机的名称，默认值是CAM0。 Session Out是相机的一个参考，输出图像数据。 配置并开始抓取图像，抓取循环连续进行，并将抓取到的图像放到缓冲区，可以实现高速图像采集。 Session In/out作用与打开相机里的类似。 3.循环结束时，关闭相机，若循环出错，则关闭相机并报错。 终止采集程序并关闭相机。 当有错误输入时，破坏图像，并释放它在存储器占据的空间。 4.将从相机采集到的数据，以图像的形式输出，并计算图像采集速率和采集数，在前面板输出。 5.在循环中计算采集速率和程序运行速率，控制采集时间。 本部分与stop按钮以及错误三者共同控制条件的运行，当三个条件中的任意一个为真时，循环都会终止。 显示从指定起始时间起，已经用去的时间，达到目标时间后会重置。“已用时间（s）”可以输出程序运行的时间。将已用时间与设置时间进行比较，当已用时间大于设置时间是条件为真，控制循环停止。 6.在特定的路径保存图像，并通过循环为其命名。

【免费】LABVIEW-IMAQ模块中文说明书

IMAQ 模块介绍
fhinali 编写
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.ctl 2.Image Display control 3.IMAQ Vision controls 4.Machine Vision controls
图1 1 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

IMAQ 模块介绍
fhinali 编写
图2 1.1 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 Descriptor ROI 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.

基于Labview的图像采集与处理

目前工作成果： 一、USB图像获取 USB设备在正常工作以前，第一件要做的事就是枚举，所以在USB摄像头进行初始化之前，需要先枚举系统中的USB设备。 （1）基于USB的Snap采集图像 程序运行结果： 此程序只能采集一帧图像，不能连续采集。将采集图像函数放入循环中就可连续采集。

循环中的可以计算循环一次所用的时间，运行发现用Snap采集图像时它的采集速率比较低。运行程序时移动摄像头可以清楚的看到所采集的图像有时比较模糊。 （2）基于USB的Grab采集图像 运行程序之后发现摄像头采集图像的速率明显提高。

二、图像处理 1、图像灰度处理 （1）基本原理 将彩色图像转化成为灰度图像的过程成为图像的灰度化处理。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，而每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变得少一些。灰度图像的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理可用两种方法来实现。 第一种方法使求出每个像素点的R、G、B三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量。 第二种方法是根据YUV的颜色空间中，Y的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB和YUV颜色空间的变化关系可建立亮度Y与R、G、B三个颜色分量的对应：Y=0.3R+0.59G+0.11B，以这个亮度值表达图像的灰度值。 （2）labview中图像灰度处理程序框图 处理结果：

基于LabVIEW的图像反色处理系统

目录 0.前言 (1) 1. 总体方案设计 (2) 1.1 图像反色原理 (2) 1.2 程序流程图 (2) 2.模块的设计 (3) 2.1 各模块的设计原理 (3) 2.1.1 图像读入模块的设计 (3) 2.1.2图像处理模块设计 (3) 2.1.3图像存储模块的设计 (4) 2.2图像显示及处理面板设计 (4) 2.2.1 前面板的设计 (4) 2.2.2流程图设计 (5) 3. 调试及结果分析 (5) 3.1 运行检验 (5) 3.2 调试分析 (7) 4. 结论及进一步设想 (8) 参考文献 (8) 课设体会 (9) 附录基于LabVIEW的图像反色处理系统 (10)

基于LabVIEW的图像反色处理系统 摘要：本论文阐述的是基于LabVIEW的图像反色处理系统的设计方法。反色又叫补色，红的补色是绿色，蓝的补色是橙色，黄的补色是紫色，由这三种对比关系可引出很多对比的反色。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反的技术就是图像的反色处理，这在处理二值化图像的连通区域选取的时候非常重要。如物体连通域用黑色表示，而二值化后的物体连通域图像可那是白色的，而背景是黑色的，这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选取图像的反色处理。本文主要分三个部分介绍，即图像的导入、反色处理，存储并显示图像的像素、深度等参数。 关键字：图像导入；反色处理；显示存储； 0.前言 LabVIEW是一种图形化的编程语言和开发环境，是一个功能强大并且灵活的软件，利用它可以方便的建立自己的虚拟仪器。使用这种语言编程时，基本上不需要编写程序代码，而是“绘制”程序流程图。LabVIEW尽可能利用工程技术人员熟悉的术语、图标和概念，因而它是一种面向最终用户的开发工具，可以增强工程人员构建自己的科学和工程系统的能力，可以为实现仪器编程和数据采集等系统提供便捷途径。 以LabVIEW为代表的图形化语言，有称为“G”语言。它能够以其直观简便的编程方式、众多的源码级的设备驱动程序、多种多样的分析和表达功能支持，为用户快捷地构筑自己在实际生产中所需要的仪器系统创造了基础条件，是一种通用的编程系统，具有各种各样、功能强大的函数库，包括数据采集、GPIB、串行仪器控制、数据分析、数据显示及数据存储，甚至还有目前十分热门的网络功能。LabVIEW也有完善的仿真、调试工具，如设置断点、单步等。LabVIEW的动态连续跟踪方式，可以连续、动态地观察程序中的数据及其变化情况，比其它语言的开发环境更方便、更有效。此外利用LabVIEW，可产生独立运行的可执行文件，能脱离LabVIEW环境运行,像许多重要的软件一样，LabVIEW提供了Windows、UNIX、Linux、Macintosh的多种版本，这给发布应用程序带来了极大的方便。 利用LabVIEW软件能对图像进行处理的方式有很多种，如对图像进行边缘检测、图像特征提取、图像分割等。但考虑到现有的实验条件，本文选择了对图像进行了反色处理。大家对照片的底片一定都很熟悉了，底片上的颜色与色彩鲜艳的照片的颜色是正好相反的，即反色，这也是我们制作反色图像的核心。图像反

应用的LabVIEW处理动态图片

应用LabVIEW处理动态图片 1动态图片处理研究 1.1 图片处理的要求 采用网上资源丰富并且应用广泛的Flash广告商的动画作为图片来源，使用软件进行图片的灰度转化、像素调整后，能够显示在LED背光屏上。LabVIEW可以使用相应的ActiveX控件播放Flash动画，但是并没有提供函数来处理动画。所以必须利用第三方软件来将动画中的帧提取出来。动画的一般格式为SWF，应用SWF TO GIF软件将SWF转化为一帧帧的图片，如图1所示，以备后续处理 图1 SWF TO GIF软件生成图片 1.2 图像灰度处理研究 将彩色图像转化成为灰度图像称为图像的灰度化处理[7]。彩色图像中的每个像素的颜色有R、G、B三个分量决定，如果每个分量有255中值可取，这样一个像素点可以有1600多万（255*255*255）的颜色的变化范围。而灰度图像是R、G、B三个分量相同的一种特殊的彩色图像，其一个像素点的变化范围为255种，所以在数字图像处理种一般先将各种格式的图像转变成灰度图像以使后续的图像的计算量变少些。灰度图像

的描述与彩色图像一样仍然反映了整幅图像的整体和局部的色度和亮度等级的分布和特征。图像的灰度化处理一般可用两种方法来实现[8]。 第一种方法使求出每个像素点的R 、G 、B 三个分量的平均值，然后将这个平均值赋予给这个像素的三个分量： 3 111B G R B G R ++=== (1) 第二种方法是根据YUV 的颜色空间中，Y 的分量的物理意义是点的亮度，由该值反映亮度等级，根据RGB 和YUV 颜色空间的变化关系可建立亮度Y 与R 、G 、B 三个颜色分量的对应： Y=0.3R+0.59G+0.11B (2) 这个亮度值可以表达图像的灰度值。 1.3 图像处理流程图 下面将按照如图2所示的流程图做细致的处理。

基于LabVIEW的机器视觉实验系统开发

基于LabVIEW的机器视觉实验系统开发 针对精密测控技术与仪器实验室的虚拟仪器实践平台，对其嵌入式测控系统的图像处理功能进行再开发。为虚拟仪器课程设计提供技术支持，开发一套集表现性、可欣赏性、实用性和应用性与一体的视觉平台。针对以上要求，本平台以电子芯片表面为处理对像，以图像处理的手段实现不同芯片的识别功能，平台的实现具体应包括以下几个部分： 1)硬件平台搭建，包括摄像头、CCD、图像采集卡等。 2)软件平台搭建，包括： a)图像处理程序，包括视觉系统基本功能模块的搭建； b)平台交互界面，在Labview环境下调用所采集图像与图像处理的功 能模块，完成对图像的处理等功能。 1系统介绍 图1 机器视觉实验平台流程 该系统主要由图像获取和图像处理平台组成，系统流程如图1所示。 1.1硬件平台的搭建 硬件部分主要包括成像CCD及摄像头、图像采集卡、数据传输线和计算机

等，其实物如图2所示。 图2 机器视觉系统硬件 1.1.1 相机（成像CCD 和摄像头）的选择 本系统是一个视觉系统的演示平台，以电子芯片表面为处理对象，为了应用在更多其它对象上，所以假定视觉范围为100×100mm2，对于芯片表面的字符要求能检测出0.2mm 大小的线条或瑕疵。 根据以上条件，可以将0.2mm 假定为理论像素值。也就是说，只要像素值能达到0.2mm ，就可以满足测量精度方面要求。根据上面计算相机X 方向或Y 方向的分辨率公式为： 100（X/Y 方向视野范围）÷0.2（X/Y 方向理论像素值）=200（X/Y 方向分辨率） 可知，只要相机的分辨率高于200×200，就是适合此系统的相机。通过调查市场现有相机参数，同时考虑到成本，本系统的相机CCD 采用奥尼克斯的MBC-5050，其主要参数为： 成像器件：1/3英寸CCD 信号系统：CCIR 黑白制式 CCD 摄像头 PXI-1409图像采集卡 数据传输线

LabVIEW高性能分析和高级图像处理扩展功能

LabVIEW高性能分析和高级图像处理扩展功能 发布日期: 八月05, 2012 | 0 评级| 0.00 out of 5 | Read in English | PDF 概览 NI LabVIEW作为一款完整的系统设计工具，包含了从快速傅里叶变换(FFT)到统计分析例程等数百种内置信号处理和分析功能。本文将介绍LabVIEW的几项最新分析功能，这些功能专为使用CPU和图形化处理单元(GPU)进行高性能处理而设计的。此外，本文也会对全新的双目立体视觉功能进行讨论。 目录 1. 简介 尽管LabVIEW具有一系列丰富的内置信号处理和分析功能，工程师和科学家要使用LabVIEW和NI I/O硬件开发计算应用（从核聚变研究到信号情报和复杂的机器人系统）时仍需要新的IP和数据类型。此外，需要以较短的时间间隔处理海量数据的科学系统也越来越多地结合CPU、现场可编程逻辑门阵列(FPGA)和图形化处理单元(GPU)等计算元素，以充分利用这些设备各自的优势。 继续阅读，了解更多关于LabVIEW平台新增功能的信息：LabVIEW多核分析和稀疏矩阵工具包、LabVIEW GPU分析工具包、以及NI视觉开发模块的双目立体视觉功能。 至页首 2. 借助LabVIEW多核分析和稀疏矩阵工具包，解决有挑战性的问题 LabVIEW在一定时间内的确可在多核处理器上并行执行多个算法。但是，它并没有充分利用多核处理器的优势来提升每个数据集各个算法的性能。基于Windows平台上Intel数学内核库(Intel Math Kernel Library)的多线程功能，LabVIEW多核分析和稀疏矩阵工具包新增了更优化的核心线性代数和FFT算法。采用顺序Intel MKL的LabVIEW Real-Time(ETS)系统也提供其他线性代数功能。

(完整版)LabVIEW图像处理

10.2 利用LabVIEW进行图像采集与处理 利用LabVIEW进行图像处理是一个非常重要的应用。在许多行业中采用图像的采集和识别来进行判断、控制，使操作更加精确，具有可信度、人性化、智能化。本节将讲解利用LabVIEW进行图像采集和处理的实例。 10.2.1 图像处理介绍 图像处理也可以称作视觉处理。LabVIEW提供了多种图像处理的方法。其中NI 公司的视觉采集软件提供的驱动和函数，既能够从数千种连接到 NI 帧接收器上的不同相机上采集图像，也能够从连接在PC、PXI系统或笔记本计算机上标准端口的IEEE 1394和千兆位以太网视觉相机采集图像。 LabVIEW中的视觉开发模块作为强大的机器视觉处理库，配有各类函数，其中包括：边缘检测、颗粒分析、光学字符识别和验证、一维和二维代码支持、几何与模式匹配、颜色工具。该模块可与NI公司的所有软件、C++、Microsoft Visua l Basic、Microsoft .NET 相互调用，为用户提供了相当便利的操作。用户可通过视觉开发模块的同步功能，实现与运动或数据采集测量的同步。 NI公司提供的图像处理软件包Vision 8.5.1 Acquisition Software ，是专门为LabVIEW 8.5服务的。它可以在LabVIEW 8.5中完成各种关于图像处理、视觉运行的控制。 10.2.2 实例内容说明 本实例主要完成通过USB摄像头采集图像，并经过一些运算对图像进行数据分析。在实例中用采集到的图片作样本，让系统认识一个像素，然后开始自动查找图像中的相同像素，查找时还要对图片进行翻转，以全面找到相同的像素，最后再标注出这些点的中心位置和点数。 10.2.3 Vision安装与介绍 本例主要通过Vision 8.5.1 Acquisition Software软件包来实现。Vision 8. 5.1 Acquisition Software软件包是一种专门的图像处理软件，需要单独安装。此软件一般可以通过供应商购买，也可以通过NI公司网站下载。 1．Vision安装 Vision 8.5.1 Acquisition Software安装步骤如下： （1）把光盘放入计算机光驱，系统会自动识别，并显示出安装自检界面，如图10-34所示。

用Labview实现图像采集

用L a b v i e w实现图像采 集 Last revision on 21 December 2020

用L a b v i e w实现图像采集 一、程序功能： 1.通过选择相机实现电脑摄像头或CCD连续图像采集。 2.控制图像采集时间。 3.显示图像采集速率和程序运行时间。 4.给采集到的图像命名并保存到特定的文件夹。 二、程序介绍： 1.前面板（控制面板） 要求：实现连续图像采集所需要的软件条件： 1.安装VAS（Vision Acquisition Software） 2.如果要实现CCD图像采集，需安装CCD的驱动程序 操作说明: 1.选择相机名称 2.设置采集时间 3.运行VI 相机名字：通过下拉菜单选择相机，包括电脑摄像头和USB接口的CCD设备采集速率。采集速率：实时显示采集图像的速率。 缓冲数：实时显示从程序运行开始采集图像的数目。 设置采集时间：根据需求设置采集时间。默认值为0，只采一幅图像。 采集进行时间：程序已经运行的时间。 设置保存路径：指定图片的保存位置。如果不设置，只进行实时采集不保存图像。Stop：采集停止。 图像：显示图像信息。左侧为兴趣区域选择工具，作用是使研究区域更加醒目，便于观察。从上到下依次是： 实现图形的放大 显示鼠标位置，不进行其他操作 拖动图片 选择兴趣区为一点 选择兴趣区为矩形包围的区域，两边为水平和竖直 选择兴趣区为矩形包围的区域，矩形方向任意

选择兴趣区为折线 选择兴趣区为折线区域（所画折线自动闭合） 选择兴趣区为曲线 选择兴趣区为曲线保卫的区域 选择兴趣区为椭圆 选择兴趣区为圆环 以折线兴趣区域为例，如图 2.后面板（程序框图） 1.循环，将采集、保存、计时等功能循环进行。 在循环中，获取最新的图像并输出。 2.循环的初始条件设置，选择相机，并将相机作为循环的输入。 和前面版里的相机名字相对应，作用是选择相机。 打开一个照相机，查询摄像机功能，装载的照相机的配置文件，并创建一个唯一的参考到摄像机。 Camera Control Mode照相机控制模式，在控制器模式打开相机，配置和获取图像数据。 Session In指定要打开摄像机的名称，默认值是CAM0。 Session Out是相机的一个参考，输出图像数据。 配置并开始抓取图像，抓取循环连续进行，并将抓取到的图像放到缓冲区，可以实现高速图像采集。 Session In/out作用与打开相机里的类似。 3.循环结束时，关闭相机，若循环出错，则关闭相机并报错。 终止采集程序并关闭相机。 当有错误输入时，破坏图像，并释放它在存储器占据的空间。 4.将从相机采集到的数据，以图像的形式输出，并计算图像采集速率和采集数，在前面板输出。 5.在循环中计算采集速率和程序运行速率，控制采集时间。 本部分与stop按钮以及错误三者共同控制条件的运行，当三个条件中的任意一个为真时，循环都会终止。 显示从指定起始时间起，已经用去的时间，达到目标时间后会重置。“已用时间（s）”可以输出程序运行的时间。将已用时间与设置时间进行比较，当已用时间大于设置时间是条件为真，控制循环停止。 6.在特定的路径保存图像，并通过循环为其命名。 以BMP格式将图像下写入文件，通过下拉菜单也可以使文件的格式为JPEG、JPEG2000、PNG、PNG、TIFF等格式。 创建文件的保存路径。

基于LabVIEW的图像反色处理系统

. . .. . . 目录 0.前言 (1) 1. 总体方案设计 (2) 1.1 图像反色原理 (2) 1.2 程序流程图 (2) 2.模块的设计 (3) 2.1 各模块的设计原理 (3) 2.1.1 图像读入模块的设计 (3) 2.1.2图像处理模块设计 (3) 2.1.3图像存储模块的设计 (4) 2.2图像显示及处理面板设计 (4) 2.2.1 前面板的设计 (4) 2.2.2流程图设计 (5) 3. 调试及结果分析 (5) 3.1 运行检验 (5) 3.2 调试分析 (7) 4. 结论及进一步设想 (8) 参考文献 (8) 课设体会 (9) 附录基于LabVIEW的图像反色处理系统 (10) .. .专

基于LabVIEW的图像反色处理系统 摘要：本论文阐述的是基于LabVIEW的图像反色处理系统的设计方法。反色又叫补色，红的补色是绿色，蓝的补色是橙色，黄的补色是紫色，由这三种对比关系可引出很多对比的反色。对于彩色图像的R、G、B各彩色分量取反的技术就是图像的反色处理，这在处理二值化图像的连通区域选取的时候非常重要。如物体连通域用黑色表示，而二值化后的物体连通域图像可那是白色的，而背景是黑色的，这时应手动选取图像的反色处理或有程序根据背景和物体连通域两种颜色的数量所占比例而自动选择是否选择选取图像的反色处理。本文主要分三个部分介绍，即图像的导入、反色处理，存储并显示图像的像素、深度等参数。 关键字：图像导入；反色处理；显示存储； 0.前言 LabVIEW是一种图形化的编程语言和开发环境，是一个功能强大并且灵活的软件，利用它可以方便的建立自己的虚拟仪器。使用这种语言编程时，基本上不需要编写程序代码，而是“绘制”程序流程图。LabVIEW尽可能利用工程技术人员熟悉的术语、图标和概念，因而它是一种面向最终用户的开发工具，可以增强工程人员构建自己的科学和工程系统的能力，可以为实现仪器编程和数据采集等系统提供便捷途径。 以LabVIEW为代表的图形化语言，有称为“G”语言。它能够以其直观简便的编程方式、众多的源码级的设备驱动程序、多种多样的分析和表达功能支持，为用户快捷地构筑自己在实际生产中所需要的仪器系统创造了基础条件，是一种通用的编程系统，具有各种各样、功能强大的函数库，包括数据采集、GPIB、串行仪器控制、数据分析、数据显示及数据存储，甚至还有目前十分热门的网络功能。LabVIEW也有完善的仿真、调试工具，如设置断点、单步等。LabVIEW的动态连续跟踪方式，可以连续、动态地观察程序中的数据及其变化情况，比其它语言的开发环境更方便、更有效。此外利用LabVIEW，可产生独立运行的可执行

基于LabVIEW的图像工程实验

基于LabVIEW 的图像工程实验 【实验目的】 1. 理解图像工程中的基本概念和方法 2. 掌握基于LabVIEW 的图像工程任务的实现方法 【预习重点】 1. 常用的图像增强技术 2. 常用的灰度图像分割技术 3. LabVIEW 景象子模板（Vision ）中相关节点的功能和使用方法 【参考书】 1. 图象处理和分析；章毓普 编著；清华大学出版社，1999年3月 第1版 2. 数字图像处理；何东健 等编著；西安电子科技大学出版社，2003年7月 第1版 3. 数字图像处理及模式识别；沈庭芝，方子文 编著；北京理工大学出版社，1998年6月 第1版 4. LabVIEW 程序设计与应用；杨乐平 等编著；电子工业出版社，2001年7月第1版 5. 虚拟仪器技术概论；杨乐平 等编著；电子工业出版社，2003年3月第1版 6. 基于LabVIEW 的虚拟仪器设计；刘君华 等编著；电子工业出版社，2003年1月第1版 【实验仪器】 工业用摄像头、图像采集卡（IMAQ1407/1409）、PC 机、LabVIEW 应用软件（LabVIEW 7 Express ）和NI 景象处理模块（NI Vision Development Module ） 【实验原理】 一、图像工程概述 图像工程的内容非常丰富，根据抽象程度和研究方法等的不同可分为3个层次（见 图1 ）：图像处理、图像分析和图像理解。换句话说，图像工程是既有联系又有区别的图像处理、图像分析及图像理解三者的有机结合，另外还包括对他们的应用。 图像处理着重强调在图像之间进行的变换。虽然人们常用图像处理泛指各种图像技术，但比较狭义的图像处理主要满足对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果并为自动识别打基础，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。 图像分析则主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得他们的客观信息从而建立对图像的描述。如果说图像处理是一个从图像到图像的过程，则图像分析是一个从图像到数据的过程。这里数据可以是对目标特征测量的结果，或是基于测量的符号表示。它们描述了图像种目标的特点和性质。 图像理解的重点是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行动。如果说图像分析主要图1 图像工程三层次示意图 高层 中层 低层 语义 高 低 抽象程度 符号 目标 象素 操 作对象 小 大 数据量