圖像識別是人工智能的一個(gè)重要領(lǐng)域，隨著圖像處理與分析技術(shù)的快速發(fā)展，圖像識別已在醫(yī)療、零售、交通等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。在汽車影音娛樂自動化測試系統(tǒng)中，圖像識別技術(shù)也發(fā)揮著不可替代的作用。今天，小編將為大家詳細(xì)分解如何利用LabVIEW實(shí)現(xiàn)汽車儀表圖像識別。

（LabVIEW圖像識別系統(tǒng)）

Step1 圖像采集

圖像采集是圖像識別的前提，以GigE工業(yè)相機(jī)為例。圖像采集需要借助NI-IMAQdx驅(qū)動模塊中的一系列函數(shù)，其過程如下：

1. 使用IMAQdx Open Camera.vi函數(shù)連接并打開選定的攝像頭；

2. 通過IMAQdx Grab.vi函數(shù)獲取圖像；

3. 使用IMAQdx Write File.vi函數(shù)將圖像按照選定的格式保存至文件夾，圖像格式包括BMP、PNG、JPEG、TIFF等。

（圖像采集程序）

Step2 圖像處理

圖像處理是通過計(jì)算機(jī)對圖像進(jìn)行去噪、增強(qiáng)、復(fù)原、分割、特征提取。這里簡要介紹使用LabVIEW中的Vision Development Module軟件包函數(shù)進(jìn)行圖像處理的幾種基本方法——圖像灰度化、圖像二值化、圖像增強(qiáng)。

1、圖像灰度化

工業(yè)相機(jī)采集到的圖像一般為RGB顏色模式，但是，RGB模式并不能反映圖像的形態(tài)特征，只能從光學(xué)的原理上進(jìn)行顏色調(diào)配。因此，處理圖像的時(shí)候，要對RGB三種分量進(jìn)行分別處理。使用LabVIEW軟件中的IMAQ Extract Single Color Plane.vi函數(shù)可實(shí)現(xiàn)圖像的灰度化處理。圖像灰度處理程序和處理結(jié)果如下圖所示：

（灰度處理程序）

（灰度處理結(jié)果）

2、圖像二值化

圖像二值化處理是通過將圖像上各像素點(diǎn)的灰度值設(shè)置為0或255，來使整個(gè)圖像呈現(xiàn)出明顯的黑白效果。在LabVIEW中，利用IMAQ Threshold.vi函數(shù)對灰度圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)拈撝颠x取，從而獲得能反應(yīng)出圖像整體和局部特征的二值化圖像。處理程序和處理結(jié)果如下圖所示：

（二值化處理程序）

（二值化處理結(jié)果）

3、圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是指根據(jù)用戶需求突出圖像中必要的信息，同時(shí)削弱或去除不需要的信息。圖像增強(qiáng)是圖像處理的最基本手段。使用LabVIEW軟件中的IMAQ BCGLookup.vi函數(shù)對灰度圖像進(jìn)行修正，可改善圖像的視覺效果，從而提供直觀、清晰、適于分析的圖像。圖像增強(qiáng)處理程序和處理結(jié)果如下圖所示：

（圖像增強(qiáng)處理程序）

（圖像增強(qiáng)處理結(jié)果）

Step3 圖像識別

采集的圖像，經(jīng)過處理，下一步就要進(jìn)行識別了。利用計(jì)算機(jī)對圖像中的物體進(jìn)行處理、分析和理解，模擬完成人類的認(rèn)識和理解過程，從而識別各種不同模式的目標(biāo)和對象。

汽車儀表的圖像識別主要包括報(bào)警類圖標(biāo)識別和OCR識別，兩種識別模式原理基本相同，首先對原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，再提取特征存入訓(xùn)練庫中，測試時(shí)將現(xiàn)場采集到的圖像與訓(xùn)練庫中信息進(jìn)行比對，最終得出識別結(jié)果。兩種識別方案如下圖所示：

（圖標(biāo)識別）

（OCR識別）

1、圖標(biāo)訓(xùn)練/識別

在Edit Icon Classifier界面下可以對該屏幕的圖標(biāo)識別功能進(jìn)行配置，將樣本圖標(biāo)的形狀、顏色、位置存入訓(xùn)練庫中。配置界面如下圖，界面左側(cè)為設(shè)備采集的最新圖像，右側(cè)為可識別圖標(biāo)的信息列表，右下角為圖標(biāo)的圖像顯示。

同時(shí)，在Edit Color Classifier界面可進(jìn)行顏色學(xué)習(xí)資源的查看和刪除。界面左側(cè)顯示的是當(dāng)前顏色識別的學(xué)習(xí)資源，右側(cè)Browser Display中可以選擇顯示所有學(xué)習(xí)資源或者按照顏色類別顯示相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源。

2、OCR訓(xùn)練/識別

在讀取圖像的文字或字符之前，先通過NI OCR Training模塊對字符樣本進(jìn)行訓(xùn)練，并生成abc格式的庫文件。然后，在代碼的初始化部分使用IMAQ OCR Read Character Set File.vi函數(shù)讀取NI OCR Training接口并創(chuàng)建會話，在程序中通過調(diào)用abc文件來實(shí)現(xiàn)字符識別的功能。

至此，就完成了從圖像采集到圖像處理再到圖像識別的完整流程了。目前，這套圖像識別系統(tǒng)已被國內(nèi)知名汽車企業(yè)運(yùn)用，用于識別汽車儀表報(bào)警圖標(biāo)顯示、動態(tài)圖標(biāo)閃爍頻率、故障報(bào)警文字等。

看完了以上的文章分享是否覺得LabVIEW在市場的應(yīng)用范圍廣泛，目前已有不少在校學(xué)生和從業(yè)人員選擇進(jìn)行LabVIEW學(xué)習(xí)來適應(yīng)市場的需求環(huán)境，尋找待遇豐厚的工作崗位。

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第1節(jié)

《龍哥手把手教你學(xué)視覺—LabVIEW視覺直播課》

【課程內(nèi)容】

1NI-max 調(diào)試攝像頭

2vision視覺助手采集圖像

3 視覺助手模板匹配

4 NI-VISION生成LABVIEW代碼

5 編寫LabVIEW攝像頭實(shí)時(shí)模板匹配代碼

【學(xué)習(xí)收獲】

1 幫助用戶從零開始學(xué)習(xí)LabVIEW視覺。

2 幫助用戶找一份視覺方面的工作。

3 幫助用戶開展一個(gè)具體的視覺項(xiàng)目。

第2節(jié)

《學(xué)會LabVIEW視覺外觀檢測，掌握加薪秘訣》

【課程內(nèi)容】

1NI-VISION分析pcb腳座圖像

2 NI-VISION確定pcb腳座定位方法

3NI-VISION確定pcb腳座安裝到位檢測算法

4 NI-VISION生成LABVIEW代碼

5 編寫LabVIEW pcb腳座安裝到位檢測代碼

【學(xué)習(xí)收獲】

1 幫助用戶從零開始學(xué)習(xí)LabVIEW視覺。

2 幫助用戶找一份視覺方面的工作。

3 幫助用戶開展一個(gè)具體的視覺項(xiàng)目。

第3節(jié)

《暢聊LabVIEW視覺編程入門知識，你將成為黑馬程序員！》

【課程內(nèi)容】

1開關(guān)外觀檢測需求分析

2 開關(guān)ccd圖像分析

3NI-VISION確定開關(guān)外觀檢測算法

4 龍哥智能視覺軟件實(shí)現(xiàn)開關(guān)外觀檢測（演示）

【學(xué)習(xí)收獲】

1 進(jìn)入視覺行業(yè)就業(yè)，獲得更高的工資待遇和更有前景的職業(yè)生涯。

2 可以自己創(chuàng)業(yè)，接視覺項(xiàng)目，將客戶資源變現(xiàn)

3 幫助客戶提升專業(yè)水平，具備更強(qiáng)的競爭力。

第4節(jié)

《龍哥帶你深入了解工業(yè)機(jī)器視覺系統(tǒng)》

【課程內(nèi)容】

1機(jī)器視覺的行業(yè)前景；

2labview在自動化行業(yè)內(nèi)的應(yīng)用；

3如何做好職業(yè)規(guī)劃；

4 如何規(guī)劃自己labview視覺的學(xué)習(xí)計(jì)劃；

5 如何快速完成labview視覺的學(xué)習(xí)任務(wù)；

【學(xué)習(xí)收獲】

1更好的進(jìn)行LabVIEW職業(yè)規(guī)劃

2制定合理有效的學(xué)習(xí)計(jì)劃

第5節(jié)

《暢聊labview視覺工程師職業(yè)發(fā)展前景》

【課程內(nèi)容】

1LabVIEW學(xué)習(xí)需要什么學(xué)歷基礎(chǔ)？

2 如何零基礎(chǔ)進(jìn)入LabVIEW視覺或自動化測試領(lǐng)域？

3線上學(xué)習(xí)和上線學(xué)習(xí)如何選擇？

4 學(xué)到什么程度可以開始LabVIEW視覺崗位求職？

5如何形成LabVIEW視覺學(xué)習(xí)的良性循環(huán)？

【學(xué)習(xí)收獲】

1零基礎(chǔ)進(jìn)入LabVIEW視覺或自動化測試領(lǐng)域

2進(jìn)一步了解LabVIEW視覺學(xué)習(xí)的職業(yè)需求

以上直播課程，掃描以下海報(bào)入群即可搶占免費(fèi)領(lǐng)取名額，數(shù)量有限，先到先得~

【免費(fèi)領(lǐng)取入口】

本次活動最終解釋權(quán)歸電子發(fā)燒友平臺所有，如對課程有疑問，請?zhí)砑有〗憬阄⑿牛?/span>18138814652進(jìn)行咨詢↓↓↓