LabVIEW 机器视觉与图像处理培训课程
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培训对象： 自动化视觉检测工程师、质量检测系统开发人员、LabVIEW开发者拓展视觉应用、机器视觉系统集成商、生产线自动化工程师。
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培训目标：
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掌握NI Vision视觉平台的整体架构与核心工具包（Vision Acquisition, Vision Development Module, Vision Builder for AI）。
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熟练使用Vision Acquisition软件进行相机连接、参数配置与图像采集。
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掌握图像预处理、定位、测量、识别、缺陷检测等核心图像处理算法。
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能够基于Vision Development Module开发自定义的视觉检测程序。
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具备完整机器视觉检测系统的开发、调试与部署能力。
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培训内容介绍：
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一、机器视觉系统概述与NI Vision平台： 了解机器视觉系统的典型组成（光源、镜头、相机、图像采集卡、处理软件）。掌握NI Vision产品线的构成（视觉采集硬件、Vision Acquisition Software、Vision Development Module、Vision Builder for AI）及其在自动化检测中的应用场景。
二、相机选型与硬件连接： 学习不同类型相机（面阵/线阵、彩色/黑白、CCD/CMOS）的特点与选型方法。掌握使用NI视觉采集硬件（如PCIe-143x、USB-6500）连接GigE、USB3Vision、CameraLink等接口相机的步骤。学习驱动安装、设备发现与连接测试。
三、图像采集编程（Vision Acquisition）： 学习使用Vision Acquisition软件和VI进行图像采集编程。掌握单帧采集、连续采集、触发采集等多种采集模式。学习配置采集参数（曝光时间、增益、触发延迟、ROI），优化图像质量。实现多相机同步采集。
四、图像预处理技术： 学习常用的图像预处理算法及其在LabVIEW中的实现。掌握滤波（平滑、锐化、中值）、形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）、图像增强（直方图均衡化、亮度对比度调整）、彩色平面提取等技术，为后续分析准备高质量的图像。
五、图像校准与标定： 学习消除镜头畸变（径向畸变、切向畸变）的方法。掌握像素与实际物理单位的转换（空间标定），包括使用标定板进行线性校准和非线性校准。学习图像对齐和透视校正技术。
六、定位与几何测量： 学习使用模式匹配（灰度匹配、几何匹配）技术定位目标物体。掌握边缘检测（Canny、Sobel）和粒子分析技术。实现对物体尺寸、角度、面积、周长、圆度等几何参数的精确测量。
七、图像分割与目标提取： 学习阈值分割（全局阈值、局部阈值、自动阈值）技术，将目标从背景中分离。掌握基于颜色、纹理、形状的分割方法。学习连通域分析，对分割出的目标进行标记和特征提取。
八、OCR字符识别与读码： 学习使用NI Vision的OCR（光学字符识别）工具，训练字符集，识别产品上的字符（如生产日期、批号）。掌握一维码（Code128、EAN-13）和二维码（QR Code、Data Matrix）的读取与解析技术。
九、彩色图像处理： 学习彩色空间的转换（RGB、HSV、HSL）。掌握基于颜色的匹配、分割和分类技术，用于检测颜色差异、识别有色物体等应用。
十、缺陷检测算法与实现： 学习实现表面缺陷检测（划痕、脏污、凹凸、毛刺）的常用算法。掌握基于图像差分、纹理分析、频域分析等方法的缺陷检测技术。实践构建一个简单的缺陷检测程序。
十一、视觉检测系统集成与流程控制： 学习将视觉采集、图像处理、结果判断和机械控制（PLC/IO）集成为一个完整的自动化检测系统。设计状态机或生产者/消费者架构管理检测流程。实现NG/OK信号的输出和不良品的自动剔除逻辑。
十二、项目部署与性能优化： 学习优化视觉检测程序的执行速度（多线程、ROI处理、算法选择）。掌握使用Vision Builder for AI快速原型验证和配置检测方案。了解将开发好的视觉检测程序发布为独立可执行文件或在实时操作系统（RT）上部署的方法。
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