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NI Vision Builder AI入门教程

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简介:
《NI Vision Builder AI入门教程》旨在为初学者提供全面易懂的视觉检测系统构建指导,帮助读者快速掌握NI Vision Builder AI软件的基本操作与应用技巧。 **NI Vision Builder AI入门教程** **一、简介** NI(National Instruments)Vision Builder AI是一款强大的机器视觉工具,专为非编程专业人士设计,用于快速构建、训练和部署视觉应用。本教程将带你逐步了解如何利用Vision Builder AI进行图像处理和人工智能算法的开发。 **二、系统需求与安装** 在开始之前,请确保您的计算机满足以下系统要求: 1. 操作系统:Windows 7 SP1或更高版本 2. 处理器:至少双核2 GHz 3. 内存:4 GB RAM(推荐8 GB或更多) 4. 硬盘空间:至少500 MB可用空间 5. 显卡:支持OpenGL 2.0或更高 安装过程: 1. 下载NI Vision Builder AI安装包。 2. 运行安装程序,按照屏幕提示完成安装步骤。 3. 安装完成后启动Vision Builder AI。 **三、工作环境** 打开Vision Builder AI后,您将看到一个直观的图形化用户界面(GUI)。主界面由以下几个部分组成: 1. 工具箱:包含各种视觉函数和算法 2. 流程图:在这里构建并连接您的视觉应用 3. 预览窗口:显示输入图像和处理结果 4. 参数配置面板:调整每个模块的参数以优化性能 5. 数据输出:查看和分析结果数据 **四、创建第一个应用** 1. 新建项目:在“文件”菜单中选择“新建”,创建一个新的视觉应用。 2. 添加图像源:从工具箱拖拽出“图像输入”模块并将其放置到流程图上,配置合适的图像来源(如摄像头或文件)。 3. 应用算法:根据需求选择预处理、检测和识别等功能模块,例如边缘检测和形状识别等。 4. 配置参数:在参数配置面板中调整每个功能的设置以优化性能。 5. 运行测试:点击“运行”按钮,在预览窗口查看结果输出。 6. 输出结果:使用“数据输出”模块记录并分析最终的结果。 **五、训练与验证** 1. 训练模型:对于基于学习的算法,如OCR或对象分类等,您需要提供相应的训练数据集进行模型训练。 2. 验证模型:利用独立的数据集评估经过训练后的模型准确性。 3. 调整优化:根据验证结果对参数做出相应调整,并反复执行训练和验证步骤直至满足性能要求。 **六、部署与集成** 1. 编译应用:完成设计后,通过“文件”菜单中的“编译”功能生成可执行文件或DLL库。 2. 集成到系统:将编译后的代码整合进其他应用程序(如LabVIEW、.NET或MATLAB等)中使用。 3. 实时运行:在目标设备上启动并运行已编译的应用程序,实现自动化视觉检测。 **七、高级特性** 1. 自定义算法:除了内置函数外,Vision Builder AI还允许用户编写自定义的C++或LabVIEW VIs代码来扩展功能。 2. 交互式脚本:通过内置VI Scripting API对应用进行更精细控制。 3. 分布式系统支持:适用于多相机和分布式架构的大规模工业应用场景。 **八、资源与支持** 1. NI社区:访问NI官方论坛获取技术支持及共享经验。 2. 帮助文档:详细阅读Vision Builder AI的在线帮助,了解更多功能和示例案例。 3. 培训课程:参加由NI提供的线上或线下培训活动以提升技能水平。 通过本教程的学习,您应该对使用NI Vision Builder AI有了初步认识,并能够开始创建自己的视觉应用。随着实践的深入,你会发现它是一个强大且灵活平台,可以应对各种复杂的机器视觉挑战。

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客服
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  • NI Vision Builder AI
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    《NI Vision Builder AI入门教程》旨在为初学者提供全面易懂的视觉检测系统构建指导,帮助读者快速掌握NI Vision Builder AI软件的基本操作与应用技巧。 **NI Vision Builder AI入门教程** **一、简介** NI(National Instruments)Vision Builder AI是一款强大的机器视觉工具,专为非编程专业人士设计,用于快速构建、训练和部署视觉应用。本教程将带你逐步了解如何利用Vision Builder AI进行图像处理和人工智能算法的开发。 **二、系统需求与安装** 在开始之前,请确保您的计算机满足以下系统要求: 1. 操作系统:Windows 7 SP1或更高版本 2. 处理器:至少双核2 GHz 3. 内存:4 GB RAM(推荐8 GB或更多) 4. 硬盘空间:至少500 MB可用空间 5. 显卡:支持OpenGL 2.0或更高 安装过程: 1. 下载NI Vision Builder AI安装包。 2. 运行安装程序,按照屏幕提示完成安装步骤。 3. 安装完成后启动Vision Builder AI。 **三、工作环境** 打开Vision Builder AI后,您将看到一个直观的图形化用户界面(GUI)。主界面由以下几个部分组成: 1. 工具箱:包含各种视觉函数和算法 2. 流程图:在这里构建并连接您的视觉应用 3. 预览窗口:显示输入图像和处理结果 4. 参数配置面板:调整每个模块的参数以优化性能 5. 数据输出:查看和分析结果数据 **四、创建第一个应用** 1. 新建项目:在“文件”菜单中选择“新建”,创建一个新的视觉应用。 2. 添加图像源:从工具箱拖拽出“图像输入”模块并将其放置到流程图上,配置合适的图像来源(如摄像头或文件)。 3. 应用算法:根据需求选择预处理、检测和识别等功能模块,例如边缘检测和形状识别等。 4. 配置参数:在参数配置面板中调整每个功能的设置以优化性能。 5. 运行测试:点击“运行”按钮,在预览窗口查看结果输出。 6. 输出结果:使用“数据输出”模块记录并分析最终的结果。 **五、训练与验证** 1. 训练模型:对于基于学习的算法,如OCR或对象分类等,您需要提供相应的训练数据集进行模型训练。 2. 验证模型:利用独立的数据集评估经过训练后的模型准确性。 3. 调整优化:根据验证结果对参数做出相应调整,并反复执行训练和验证步骤直至满足性能要求。 **六、部署与集成** 1. 编译应用:完成设计后,通过“文件”菜单中的“编译”功能生成可执行文件或DLL库。 2. 集成到系统:将编译后的代码整合进其他应用程序(如LabVIEW、.NET或MATLAB等)中使用。 3. 实时运行:在目标设备上启动并运行已编译的应用程序,实现自动化视觉检测。 **七、高级特性** 1. 自定义算法:除了内置函数外,Vision Builder AI还允许用户编写自定义的C++或LabVIEW VIs代码来扩展功能。 2. 交互式脚本:通过内置VI Scripting API对应用进行更精细控制。 3. 分布式系统支持:适用于多相机和分布式架构的大规模工业应用场景。 **八、资源与支持** 1. NI社区:访问NI官方论坛获取技术支持及共享经验。 2. 帮助文档:详细阅读Vision Builder AI的在线帮助,了解更多功能和示例案例。 3. 培训课程:参加由NI提供的线上或线下培训活动以提升技能水平。 通过本教程的学习,您应该对使用NI Vision Builder AI有了初步认识,并能够开始创建自己的视觉应用。随着实践的深入,你会发现它是一个强大且灵活平台,可以应对各种复杂的机器视觉挑战。
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