《NI Vision Assistant2020-2024图像处理教程》视觉助手2024版教程

石鑫华视觉

NI Vision Assistant2020-2024图像处理教程

教程名称	教程价格	加密U盘成本	定价	有无运费（顺丰11元起，满千元包邮费）	源代码价格
A、机器视觉实用教程（修订版）	100	80	180	有	0
B、机器视觉实用教程-视频教程+附加案例	200	100	300	有	0
C、NI Vision图像处理宝典(第二版)	110	80	190	有	1000
D、NI Vision图像处理宝典-视频教程	430	100	530	有	1000
E、NI Vision Assistant2020-2024图像处理入门教程	410	80	490	有	0
F、NI Vision Assistant2024图像处理视频教程	460	100	560	有	0
G、NI VBAI2020-2023入门教程	420	80	500	有	0
H、NI VBAI 2023视频教程	540	100	640	有	0
I、LabVIEW驱动相机采集图像指南(24.11)	150	80	230	有	300
J、LabVIEW Vision函数实例详解2020-2024	520	80	600	有	300
K、LabVIEW HALCON图像处理入门教程(24.09)	470	80	550	有	4000
两种9.75折，三种9.5折，四种9.25折，五种9折，六种8.75折，七种8.5折，八种8.25折，九种8折，十种7.75折，十一种7.5折（加密U盘只收了成本价格，不参与折扣；部分教程没有源代码，不参与折扣，如需要源代码在套餐基础上直接加价）。计算公式：     选择的教程价格求和×相应的折扣+需要的U盘成本=套餐价格。加密U盘成本：USB2的8GB80元，USB2的16GB100元，USB3的32GB200元，USB3的64GB的270元。套餐尽量使用一个U盘发货，PDF版本一个8GB；单个视频教程及配套的PDF，使用16GB；两个视频教程使用32GB，3个视频教程需要使用32+16两个U盘成本高于1个64G，直接使用1个64G；全套4个视频及PDF使用64GB一个U盘。     含硬件套餐，大恒相机为MER-133-54GM/MER-500-14GM为主，镜头为国产SHI-CxxFFW系列，焦距8-50mm随机选择，光源默认为环形光源SHI-RL7430-W或条形光源SHI-BL14738-W，光源电源默认为SHI-APS2424-2CH。     计价示例：选择C+J产品，C的单卖价格为110元，J的单卖价格为520元，两种的折扣是0.975，两种资料需要一个8G的U盘，80元，则总价为（520+110）*0.975+80=694元，需要源代码的加1300元。更多套餐参考：CJK三种中级版无代码：1125元；ABGH四种无编程基础套餐：1366元；ACJK四种视觉图像进阶无代码：1190元；BDFH 四种视频版无代码：1778元；ACEGIJK七种PDF版无代码：1933元；CDEFGHIJK九种软件教程无代码：3078元；ABCDEFGHIJ十种NI视觉环境无代码：2858元；ABCDEFGHIJK十一种全套无代码：3128元；ABCDEFGHIJK十一种全套有代码：9000元；NI视觉源代码：2500元；Halcon源代码4000；教程所有源代码：6500元；全套无代码+相机镜头：3600元；全套有代码+相机镜头：9600元；全套无代码+相机镜头光源电源：3900元；全套有代码+相机镜头光源电源：9800元。 更多套餐组合，请与客服联系。     价格为未税价格，含税价格小规模纳税人普票*1.01；一般纳税人专用发票*1.13。     交易方式：公对公或私对私，无电商平台交易方式。     快递费用：顺丰速运，东莞发货11元起，广东省内12~13元，其他省份18~25元不等。订单满1000元包邮费。     加密U盘质保：质保1年。无法使用，厂家优先远程支持；确认无法使用，七天内免费维修或换新盘，运费卖家承担；一年内的，免费维修或换新盘，运费双方承担；一年后出故障，可付费维修或换新盘，运费买方承担。
以下内容为旧版
L、NI标定训练接口程序2020~2024版（E、G中均已经包含，不参与套餐）	50	0	50	无	0
M、NI Calibration Training标定训练	30	0	30	无	0
N、LabVIEW Vision图像处理开发宝典(第一版)	80	0	80	无	0
O、NI VBAI2011入门教程(第一版)	70	0	70	无	0
P、NI VBAI2015F1入门教程(第二版)	90	80	170	有	0
Q、NI VBAI2015F3视频教程	260	80	340	有	0
R、机器视觉实用教程(第一版)	80	0	80	无	0
S、NI视觉助手2012图像处理教程	230	0	230	无	0
T、NI视觉助手图像处理教程-实例	10	0	10	无	0
U、NI视觉助手2017图像处理教程-视频	210	80	290	有	0
V、NI驱动相机采集图像指南	90	80	170	有	200

全书2440页，字数约50万字，图4000+，Word原档834MB。

300页试读版本下载地址：

链接：https://pan.baidu.com/s/1pwIAoYVLBGEl6Fsb30L5TQ

提取码：ivsq

视觉助手2024视频版教程已出，参考以下链接：

NI Vision Assistant2024图像处理入门教程-视频教程

http://visionbbs.com/thread-31545-1-1.html

目录

版权声明        24

读者利益        24

感谢        25

前言        25

视觉助手2020-2024版教程主要修正内容        25

第1章 视觉基础        31

1.1 数字图像        31

1.1.1 数字图像的定义        31

1.1.2 数字图像的属性        32

1.1.2.1 分辨率（Resolution）        32

1.1.2.2 清晰度（Definition）        32

1.1.2.3 平面数量（Number of Planes）        32

1.1.3 图像类型        33

1.1.3.1 灰度图像        33

1.1.3.2 彩色图像        33

1.1.3.3 复数图像        34

1.1.4 图像文件        34

1.1.5 NI视觉图像的内部表示        35

1.1.6 图像边界        35

1.1.7 图像掩模        37

1.1.7.1 何时使用        37

1.1.7.2 图像掩模概念        37

1.1.7.3 图像掩模的影响        37

1.2 显示        38

1.2.1 图像显示        39

1.2.1.1 何时使用        39

1.2.1.2 概念        39

1.2.1.3 深入讨论        39

1.2.1.3.1 显示模式        39

1.2.1.3.2 16位图像显示的映射方法        40

1.2.2 Palette调色板        40

1.2.2.1 何时使用        41

1.2.2.2 概念        41

1.2.2.3 深入探讨        42

1.2.2.3.1 Gray Palette灰度调色板        43

1.2.2.3.2 Temperature Palette温度调色板        43

1.2.2.3.3 Rainbow彩虹调色板        44

1.2.2.3.4 Gradient Palette梯度调色板        45

1.2.2.3.5 Binary Palette二值调色板        46

1.2.2.3.6 Full Rainbow Palette全彩虹调色板        48

1.2.2.3.7 Iron Palette铁调色板        49

1.2.2.3.8 Hot Iron (DICOM) Palette热铁（医学数字成像和通信）调色板        50

1.2.2.3.9 Hot Iron (DICOM) Palette热金属蓝（医学数字成像和通信）调色板        51

1.2.2.3.10 PET (DICOM) Palette正电子发射断层显像（医学数字成像和通信）调色板        52

1.2.2.3.11 PET 20 (DICOM) Palette正电子发射断层显像20（医学数字成像和通信）调色板        53

1.2.3 ROI兴趣区域        54

1.2.3.1 何时使用        54

1.2.3.2 ROI概念        54

1.2.3.3 Point Tool点工具        56

1.2.3.4 Line Tool线工具        58

1.2.3.5 Broken Line Tool折线工具        60

1.2.3.6 Freehand Line Tool徒手画线工具        61

1.2.3.7 Rectangle Tool矩形工具        62

1.2.3.8 Rotated Rectangle Tool旋转矩形工具        64

1.2.3.9 Oval Tool椭圆工具        65

1.2.3.10 Annulus Tool环形工具        67

1.2.3.11 Polygon Tool多边形工具        68

1.2.3.12 Freehand Region Tool徒手画区域工具        70

1.2.3.13 Magic Wand Tool魔棒工具        71

1.2.4 无损覆盖        72

1.2.4.1 何时使用        73

1.2.4.2 概念        73

1.3 设置成像系统        73

1.3.1 成像系统组成        73

1.3.2 采集高质量图像        75

1.3.2.1 分辨率        75

1.3.2.2 视野        76

1.3.2.3 传感器的尺寸和传感器中像素的数量        77

1.3.2.4 镜头焦距        77

1.3.2.5 对比度        77

1.3.2.6 景深        78

1.3.2.7 透视        78

1.3.2.8 畸变        79

1.4 空间标定        79

第2章 界面与菜单        79

2.1 启动欢迎界面        79

2.1.1 Select a target to generate Vision Assistant code选择目标以生成视觉助手代码        82

2.1.2 Vision Assistant Scripts视觉助手脚本        85

2.1.3 Getting Started入门        86

2.1.4 Help帮助        92

2.1.5 Community and online Support社区和在线支持        95

2.2 设置界面        96

2.2.1 Acquire Images采集图像界面        97

2.2.2 Browse Images浏览图像界面        104

2.2.3 Process Images处理图像界面        107

2.2.3.1 Original Image原始图像        109

2.3 菜单介绍        124

2.3.1 File文件菜单        124

2.3.1.1 Open Image打开图像        124

2.3.1.2 Open AVI File打开视频文件        125

2.3.1.3 Save Image保存图像        126

2.3.1.4 New Script新建脚本        133

2.3.1.5 Open Script打开脚本        133

2.3.1.6 Save Script保存脚本        134

2.3.1.7 Save Script As脚本另存为        136

2.3.1.8 Acquire Image采集图像        136

2.3.1.9 Browse Images浏览图像        136

2.3.1.10 Process Images处理图像        136

2.3.1.11 Print Image打印图像        136

2.3.1.12 Preferences首选项        140

2.3.1.13 Exit退出        142

2.3.2 Edit编辑菜单        143

2.3.2.1 Edit Step编辑步骤        144

2.3.2.2 Cut剪切        144

2.3.2.3 Copy复制        144

2.3.2.4 Paste粘贴        144

2.3.2.5 Delete删除        145

2.3.3 View查看菜单        145

2.3.3.1 Zoom In放大        146

2.3.3.2 Zoom Out缩小        146

2.3.3.3 Zoom 1:1原始大小        146

2.3.3.4 Zoom to Fit适合窗口        146

2.3.4 Image图像菜单        147

2.3.4.1 Histgram直方图        149

2.3.4.2 Line Profile线剖面图        149

2.3.4.3 Measure测量        149

2.3.4.4 3D View三维视图        149

2.3.4.5 Brightness亮度        149

2.3.4.6 Set Coordinate System设置坐标系        149

2.3.4.7 Image Mask图像掩模        149

2.3.4.8 Geometry几何        149

2.3.4.9 Image Buffer图像缓存        149

2.3.4.10 Get Image获取图像        150

2.3.4.11 Image Calibration图像标定        150

2.3.4.12 Image Correction图像修正        150

2.3.4.13 Overlay覆盖        150

2.3.4.14 Run LabVIEW VI运行LabVIEW VI        150

2.3.5 Color颜色菜单        150

2.3.5.1 Color Operators颜色运算符        151

2.3.5.2 Color Plane Extraction种颜色平面提取        151

2.3.5.3 Color Threshold颜色阈值        151

2.3.5.4 Color Classification颜色分类        152

2.3.5.5 Color Segmentation颜色分割        152

2.3.5.6 Color Matching颜色匹配        152

2.3.5.7 Color Location颜色定位        152

2.3.5.8 Color Pattern Matching颜色模式匹配        152

2.3.5.9 Object Tracking目标跟踪        152

2.3.6 Grayscale灰度菜单        152

2.3.6.1 Lookup Table查找表        153

2.3.6.2 Filters滤波器        154

2.3.6.3 Gray Morphology灰度形态学        154

2.3.6.4 Gray Morphological Reconstruction灰度形态学重建        154

2.3.6.5 FFT Filter快速傅立叶变换滤波器        154

2.3.6.6 Threshold阈值        154

2.3.6.7 Watershed Segmentation分水岭分割        154

2.3.6.8 Operators运算符        154

2.3.6.9 Conversion转换        154

2.3.6.10 Quantify量化        154

2.3.6.11 Centroid质心        155

2.3.6.12 Detect Texture Defects检查纹理缺陷        155

2.3.7 Binary二值菜单        155

2.3.7.1 Basic Morphology基础形态学        156

2.3.7.2 Adv. Morphology高级形态学        156

2.3.7.3 Binary Morphological Reconstruction二值形态学重建        156

2.3.7.4 Particle Filter粒子滤波器        156

2.3.7.5 Binary Image Inversion二值图像反转        157

2.3.7.6 Particle Analysis粒子分析        157

2.3.7.7 Shape Matching形状匹配        157

2.3.7.8 Circle Detection圆检测        157

2.3.8 Machine Vision机器视觉菜单        157

2.3.8.1 Edge Detector边缘检测器        158

2.3.8.2 Find Straight Edge查找直边        158

2.3.8.3 Adv. Straight Edge高级直边        159

2.3.8.4 Find Circular Edge查找圆边        159

2.3.8.5 Max Clamp最大夹钳        159

2.3.8.6 Clamp(Rake)夹钳（耙子）        159

2.3.8.7 Pattern Matching模式匹配        159

2.3.8.8 Object Tracking目标跟踪        159

2.3.8.9 Contour Analysis轮廓分析        159

2.3.8.10 Shape Detection形状检测        159

2.3.8.11 Map Defects映射缺陷        159

2.3.8.12 Caliper卡尺        160

2.3.8.13 Feature Detection特征检测        160

2.3.9 Identification识别菜单        160

2.3.9.1 OCR/OCV光学字符识别/光学字符验证        161

2.3.9.2 Particle Classification粒子分类        161

2.3.9.3 Barcode Reader条码读取器        161

2.3.9.4 2D Barcode Reader二维条码读取器        161

2.3.10 Tools工具菜单        161

2.3.10.1 Batch Processing批量处理        161

2.3.10.2 Performance Meter性能测量        169

2.3.10.3 View Measurements查看测量        170

2.3.10.4 Create LabVIEW VI创建LabVIEW函数        171

2.3.10.5 Create LabVIEW FPGA Code创建LabVIEW FPGA代码        179

2.3.10.6 Create C Code创建C代码        180

2.3.10.7 Create .NET Code创建.NET代码（2018之前版本可用）        184

2.3.11 Help帮助菜单        187

2.3.11.1 Show Context Help显示上下文帮助        187

2.3.11.2 Online Help在线帮助        187

2.3.11.3 Solution Wizard解决方案向导        187

2.3.11.4 Patents专利        187

2.3.11.5 About Vision Assistant关于视觉助手        188

第3章 Acquire Images采集图像        189

3.1 Acquire Image采集图像        190

3.2 Acquire Image(1394,GigE,or USB)采集图像（1394，千兆网，或USB）        193

3.2.1 Main主体选项卡        198

3.2.2 Attributes属性选项卡        208

3.3 Acquire Image(Smart Camera)采集图像（智能相机）        216

3.4 Simulate Acquisition仿真采集        226

3.4.1 Main主体选项卡        229

第4章 Browse Images浏览图像        235

第5章 Processing Functions: Image处理函数：图像        239

5.1 Histogram直方图        241

5.1.1 Histogram直方图选项卡        244

5.1.2 Main主体选项卡        250

5.1.3 灰度图像直方图        252

5.2 Line Profile线剖面图        254

5.2.1 Line Profile线剖面图选项卡        257

5.2.2 Main主体选项卡        259

5.3 Measure测量        260

5.3.1 Main主体选项卡        263

5.3.2 Measure测量        265

5.3.2.1 Position位置        265

5.3.2.2 Length长度        269

5.3.2.3 Angle角度        270

5.2.3.4 Area面积        273

5.4 3D View三维视图        275

5.4.1 3D View三维视图选项卡        279

5.5 Brightness亮度        286

5.5.1 Brightness亮度选项卡        291

5.6 Set Coordinate System设置坐标系        302

5.6.1 Settings设置选项卡        307

5.7 Image Mask图像掩模        316

5.7.1 Main主体选项卡        319

5.7.2 Mask掩模选项卡        320

5.8 Geometry几何        333

5.8.1 Main主体选项卡        335

5.8.2 Geometry几何选项卡        336

5.8.2.1 Symmetry对称        337

5.8.2.2 Rotation旋转        340

5.8.2.3 Resampling重采样        348

5.9 Image Buffer图像缓存        354

5.9.1 Image Buffer图像缓存选项卡        356

5.9.1.1 Store存储        357

5.9.1.2 Retrieve取回        360

5.9.2 图像缓存实例        362

5.10 Get Image获取图像        366

5.10.1 Main主体选项卡        369

5.10.2 获取16位图像        375

5.10.3 获取图像实例        389

5.11 Image Calibration图像标定        391

5.11.1 Main主体选项卡        394

5.11.2 NI Calibration Training Interface标定训练接口程序        397

5.11.2.1 标定使用案例和选择标定类型简介        397

5.11.2.2 各种标定类型使用方法        401

5.11.2.2.1 Point Distance Calibration点距离标定        403

5.11.2.2.2 Point Coordinates Calibration点坐标标定        432

5.11.2.2.3 Distortion Model (Grid)畸变模型（网格）        443

5.11.2.2.4 Camera Mode (Grid)相机模型（网格）        477

5.11.2.2.5 Microplanes (Grid)微型平面（网格）        495

5.11.3 Calibration Data标定数据选项卡        521

5.11.4 图像标定实例        527

5.12 Image Correction图像校正        531

5.12.1 Image Correction图像校正选项卡        535

5.12.2 图像校正实例        537

5.13 Flat Field Correction平场校正        549

5.13.1 Flat Field Correction Setup平场校正设置        551

5.13.2 Flat Field Creation Wizard平场创建向导        572

5.13.2.1 Bright Field (Average/Median)亮场（均值/中值）        575

5.13.2.2 Bright Field (Model)亮场（模型）        596

5.13.2.3 Dark Field暗场        604

5.13.3 平场校正实例        606

5.14 Overlay覆盖        618

5.14.1 Main主体选项卡        620

5.14.2 Overlay选项卡        621

5.14.2.1 覆盖直线        623

5.14.2.2 覆盖折线        627

5.14.2.3 覆盖徒手画线        631

5.14.2.4 覆盖矩形        632

5.14.2.5 覆盖椭圆        635

5.14.2.6 覆盖多边形        638

5.14.2.7 覆盖徒手画区域        639

5.14.2.8 覆盖位图        640

5.14.2.9 覆盖文本        648

5.14.2.10 选择工具        657

5.14.3 Layer Management层管理选项卡        658

5.15 Run LabVIEW VI运行LabVIEW函数        659

5.14.1 Main主体选项卡        662

5.14.2 VI Control函数控件选项卡        678

5.14.3 运行LabVIEW VI实例        681

5.14.4 运行LabVIEW VI带图像的实例        688

5.14.4.1 Saving a VI for Distribution保存VI以便分发        690

第6章 Processing Functions: Color处理函数：颜色        703

6.1 Color Operators颜色运算符        705

6.1.1 Color Operators颜色运算符选项卡        709

6.1.1.1 Arithmetic Operators算术运算符概述        710

6.1.1.2 Divide Operator除法运算符特殊情况        710

6.1.1.2.1 Rounding Results舍入结果        711

6.1.1.2.2 Example示例        711

6.1.1.2.3 Division by Zero除以0        711

6.1.1.3 Logic and Comparison Operators逻辑和比较运算符        712

6.1.1.3.1 Truth Tables真值表        713

6.1.1.3.2 Example1示例1        713

6.1.1.3.3 Example2示例2        715

6.1.2 Add加        715

6.1.3 Subtract减        722

6.1.4 Multiply乘        724

6.1.5 Divide除        728

6.1.6 Multiply Divide乘除        733

6.1.7 Modulo模        742

6.1.8 Absolute Difference绝对差        747

6.1.9 And与        750

6.1.10 Not非        755

6.1.11 Not And与非        756

6.1.12 Or或        759

6.1.13 Not Or或非        761

6.1.14 Exclusive Or异或        764

6.1.15 Not Exclusive Or异或非        768

6.1.16 Logical Difference逻辑差        770

6.1.17 Mask掩模        772

6.2 Color Plane Extraction颜色平面提取        776

6.2.1 Extract Color Plane提取颜色平面选项卡        777

6.2.2 Red Plane红色平面        779

6.2.3 Green Plane绿色平面        781

6.2.4 Blue Plane蓝色平面        782

6.2.5 Hue Plane色调平面        782

6.2.6 Saturation Plane饱和度平面        788

6.2.7 Luminance Plane亮度平面        790

6.2.8 Value Plane值平面        791

6.2.9 Intensity Plane强度平面        792

6.3 Color Threshold颜色阈值        795

6.3.1 Main主体选项卡        797

6.3.2 Color Threshold颜色阈值选项卡        798

6.3.3 颜色阈值实例        804

6.4 Color Classification颜色分类        810

6.4.1 Main主体选项卡        812

6.4.2 Color Classification Training Interface颜色分类训练接口程序        817

6.4.2.1 菜单按钮布局        822

6.4.2.2 Batch Training批量训练        829

6.4.2.3 Batch Classification批量分类        844

6.4.2.4 Training Summary训练总结        846

6.4.2.5 Add Samples添加样本        847

6.4.2.6 Classify分类        859

6.4.2.7 Testing the Classifier测试分类器        860

6.4.2.8 Options选项        863

6.4.2.9 Color Vector颜色向量        877

6.4.2.10 Edit Classifier编辑分类器        884

6.4.3 颜色分类官方示例        893

6.5 Color Segmentation颜色分割        900

6.5.1 Main主体选项卡        903

6.5.2 Settings设置选项卡        908

6.5.3 Pixel Mapping像素映射选项卡        916

6.5.4 颜色分类实例        917

6.6 Color Matching颜色匹配        920

6.6.1 Main主体选项卡        922

6.6.2 Template模板选项卡        923

6.6.3 Settings设置选项卡        930

6.6.4 Results结果        931

6.6.5 颜色匹配实例        932

6.7 Color Location颜色定位        937

6.7.1 Main主体选项卡        940

6.7.2 Template模板选项卡        940

6.7.3 Settings设置选项卡        945

6.7.4 Results结果        946

6.7.5 颜色定位实例        946

6.8 Color Pattern Matching颜色模式匹配        947

6.8.1 Main主体选项卡        949

6.8.2 Template模板选项卡        951

6.8.3 Settings设置选项卡        954

6.8.4 Results结果        957

6.8.5 颜色模式匹配实例        958

6.9 Object Tracking目标跟踪（参考9.8 Object Tracking）        960

第7章 Processing Functions: Grayscale处理函数：灰度        960

7.1 Lookup Table查找表        962

7.1.1 Lookup Table查找表选项卡        967

7.1.2 Equalize均衡        968

7.1.3 Reverse反转        969

7.1.4 Logarithmic对数        970

7.1.5 Exponential指数        972

7.1.6 Square平方        974

7.1.7 Square Root平方根        975

7.1.8 Power X幂X        975

7.1.9 Power 1/X幂1/X        977

7.1.10 查找表实例        978

7.2 Filters滤波器        987

7.2.1 Filters滤波器选项卡        989

7.2.2 Smoothing-Low Pass平滑-低通        990

7.2.3 Smoothing-Local Average：平滑-局部平均        995

7.2.4 Smoothing-Gaussian平滑-高斯        1001

7.2.5 Smoothing-Median平滑-中值        1003

7.2.6 Edge Detection-Laplacian边缘检测-拉普拉斯        1006

7.2.7 Edge Detection-Differentiation边缘检测-微分        1015

7.2.8 Edge Detection-Prewitt边缘检测-普瑞维特        1016

7.2.9 Edge Detection-Sobel边缘检测-索贝尔        1021

7.2.10 Edge Detection-Roberts边缘检测-罗伯茨        1024

7.2.11 Edge Detection-Canny边缘检测-坎尼        1027

7.2.12 Edge Detection-Gradient边缘检测-梯度        1033

7.1.13 Edge Detection-Sigma边缘检测-西格玛        1034

7.2.14 Convolution-Highlight Details卷积-高亮细节        1035

7.2.15 Convolution-Custom卷积-自定义        1037

7.3 Gray Morphology灰度形态学        1040

7.3.1 Gray Morphology灰度形态学选项卡        1043

7.3.2 Dilate膨胀        1044

7.3.3 Erode腐蚀        1049

7.3.4 Close闭        1052

7.3.5 Open开        1055

7.3.6 Proper Close适当闭        1059

7.3.7 Proper Open适当开        1061

7.3.8 Auto Median自动中值        1064

7.4 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建        1067

7.4.1 Gray Morphology Reconstruction灰度形态学重建选项卡        1075

7.4.2 灰度形态学重建实例        1093

7.5 FFT Filter快速傅立叶变换滤波器        1096

7.5.1 FFT Filter快速傅立叶变换选项卡        1097

7.6 Threshold阈值        1107

7.6.1 Main主体选项卡        1107

7.6.2 Threshold阈值选项卡        1109

7.6.3 Manual Threshold手动阈值        1112

7.6.4 Auto Threshold : Clustering自动阈值：聚类        1115

7.6.5 Auto Threshold : Entropy自动阈值：熵        1124

7.6.6 Auto Threshold : Metric自动阈值：度量        1128

7.6.7 Auto Threshold : Moments自动阈值：矩        1131

7.6.8 Auto Threshold : Interclass Variance自动阈值：类间方差        1135

7.6.9 Local Thresholding: Niblack局部阈值：尼布拉克        1138

7.6.10 Local Thresholding: Background Correction局部阈值：背景校正        1144

7.6.11 Local Thresholding: Sauvola局部阈值：绍沃拉        1148

7.6.12 Local Threshold : Modified Sauvola局部阈值：改进绍沃拉        1153

7.6.13 阈值需要考虑的问题        1158

7.7 Watershed Segmentation分水岭分割        1158

7.7.1 形态学分割        1158

7.7.2 分水岭变换        1160

7.7.3 Watershed Segmentation分水岭分割函数        1162

7.7.4 Watershed Segmentation分水岭分割选项卡        1165

7.7.5 Watershed Segmentation分水岭分割实例        1166

7.8 Operators运算符        1177

7.8.1 Operators运算符选项卡        1179

7.8.2 Add加        1180

7.8.3 Subtract减        1182

7.8.4 Multiply乘        1184

7.8.5 Divide除        1185

7.8.6 Multiply Divide乘除        1186

7.8.7 Modulo模        1188

7.8.8 And与        1190

7.8.9 Not And与非        1191

7.8.10 Or或        1192

7.8.11 Not Or或非        1193

7.8.12 Exclusive Or异或        1195

7.8.13 Not Exclusive Or异或非        1196

7.8.14 Logical Difference逻辑差        1197

7.8.15 Mask掩模        1198

7.8.16 Average平均值（旧版）        1200

7.8.17 Min最小值（旧版）        1202

7.8.18 Max最大值（旧版）        1203

7.8.19 Clear if <小于清除（旧版）        1204

7.8.20 Clear if < or =小于等于清除（旧版）        1205

7.8.21 Clear if =等于清除（旧版）        1206

7.8.22 Clear if > or =大于等于清除（旧版）        1207

7.8.23 Clear if >大于清除（旧版）        1208

7.9 Conversion转换        1210

7.9.1 Conversion转换选项卡        1211

7.9.2 转换函数实例        1214

7.10 Quantify量化        1226

7.10.1 Quantify量化选项卡        1227

7.10.2 量化实例        1229

7.11 Centroid质心        1230

7.11.1 Centroid质心选项卡        1232

7.11.2 质心实例        1233

7.12 Detect Texture Defects检测纹理缺陷        1237

7.12.1 什么时候使用纹理缺陷检测        1238

7.12.2 从纹理缺陷检测中期望得到什么        1238

7.12.3 Main主体选项卡        1240

7.12.4 Segmentation分割选项卡        1243

7.13 NI Texture Training Interface纹理训练接口程序        1253

7.13.1 纹理训练接口程序菜单按钮布局        1256

7.13.2 Defect Characterization缺陷特征        1259

7.13.3 Texture Classifier纹理分类器        1263

7.13.4 纹理缺陷检测的深入探讨        1276

7.13.4.1 Wavelet Frame Decomposition小波帧分解        1276

7.13.4.2 Wavelet Types小波类型        1279

7.13.4.3 Statistical Feature Extraction统计特征提取        1280

7.13.4.4 Gray-Level Co-Occurrence Matrix(GLCM)灰度共生矩阵        1280

7.13.4.5 Haralick Feature Extraction Haralick特征提取        1281

7.13.4.6 Support Vector Machine Classifier支持向量机分类器        1282

第8章 Processing Functions: Binary处理函数：二值        1283

8.1 Basic Morphology基础形态学        1283

8.1.1 Basic Morphology基础形态学选项卡        1285

8.1.2 Erode objects腐蚀目标        1289

8.1.3 Dilate objects膨胀目标        1292

8.1.4 Open objects开目标        1294

8.1.5 Close objects闭目标        1295

8.1.6 Proper Open适当开        1296

8.1.7 Proper Close适当闭        1297

8.1.8 Gradient In梯度内        1298

8.1.9 Gradient Out梯度外        1300

8.1.10 Auto Median自动中值        1304

8.1.11 Thick粗化        1305

8.1.12 Thin细化        1309

8.1.13 Hit-Miss Function击中击不中函数        1311

8.2 Advanced Morphology高级形态学        1312

8.2.1 Advanced Morphology高级形态学选项卡        1314

8.2.2 Remove small objects删除小目标        1317

8.2.3 Remove large objects删除大目标        1323

8.2.4 Remove border objects删除边界目标        1326

8.2.5 Fill holes填洞        1329

8.2.6 Convex Hull凸包        1331

8.2.7 Skeleton骨架        1334

8.2.8 Separate objects分割目标        1340

8.2.9 Label objects标签目标        1342

8.2.10 Distance距离        1345

8.2.11 Danielsson丹尼尔森        1350

8.2.12 Segment image分割图像        1353

8.3 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建        1356

8.3.1 Binary Morphology Reconstruction二值形态学重建选项卡        1358

8.3.2 二值形态学重建用方法        1360

8.3.3 二值形态学重建实例        1363

8.4 Particle Filter粒子滤波器        1366

8.4.1 Particle Filter粒子滤波器选项卡        1368

8.4.2 Particle Filter粒子滤波器实例        1371

8.5 Binary Image Inversion二值图像反转        1374

8.5.1 Invert Binary Image反转二值图像选项卡        1375

8.5.2 二值图像反转函数的作用        1378

8.6 Particle Analysis粒子分析        1381

8.6.1 Particle Analysis选项卡        1383

8.6.2 Particle Measure粒子测量        1388

8.6.2.1 粒子测量概念        1388

8.6.2.2 粒子测量项目        1389

8.6.2.3 Particle Concepts粒子概念        1390

8.6.2.4 Particle Holes粒子孔洞        1392

8.6.2.5 Coordinates坐标        1393

8.6.2.6 Lengths长度        1394

8.6.2.7 Ellipses椭圆        1396

8.6.2.8 Rectangles矩形        1396

8.6.2.9 Hydraulic Radius水力半径        1397

8.6.2.10 Areas面积        1397

8.6.2.11 Image Area图像面积        1397

8.6.2.12 Quantities数量        1398

8.6.2.13 Angles角度        1398

8.6.2.14 Ratios比率        1399

8.6.2.15 Factors系数        1399

8.6.2.16 Sums和        1400

8.6.2.17 Moments矩        1400

8.6.3 粒子分析实例        1402

8.7 Shape Matching形状匹配        1404

8.7.1 Template模板选项卡        1405

8.7.2 形状匹配实例        1409

8.7.3 均衡化二值图像形状匹配        1417

8.8 Circle Detection圆检测        1421

8.8.1 Circle Detection选项卡        1422

8.8.2 圆检测实际应用        1426

第9章 Processing Functions: Machine Vision处理函数：机器视觉        1429

9.1 Edge Detector边缘检测器        1430

9.1.1 Edge Detection边缘检测        1431

9.1.2 什么时候可以使用边缘检测        1431

9.1.2.1 Gauging测量        1432

9.1.2.2 Detection检测        1432

9.1.2.3 Alignment对齐        1433

9.1.3 Edge Detection Concepts边缘检测概念        1434

9.1.3.1 Definition of an Edge边缘的定义        1434

9.1.3.2 Characteristics of an Edge边缘特征        1434

9.1.3.3 Edge Detection Methods边缘检测方法        1436

9.1.4 Extending Edge Detection to 2D Search Regions边缘检测扩展到二维搜索区域        1441

9.1.4.1 Rake耙子        1442

9.1.4.2 Spoke辐条        1442

9.1.4.3 Concentric Rake同心耙子        1443

9.1.5 Finding Straight Edges查找直边        1444

9.1.5.1 Rake-Based Methods基于耙子的方法        1444

9.1.5.2 Hough-Based Methods基于霍夫的方法        1446

9.1.5.3 Projection-Based Methods基于投影的方法        1448

9.1.5.4 Straight Edge Score直边分数        1449

9.1.6 Main主体选项卡        1449

9.1.7 Edge Detector边缘检测器选项卡        1451

9.1.7.1 Advanced Edge Tool高级边缘工具        1451

9.1.7.2 Simple Edge Tool简单边缘工具        1463

9.1.8 边缘检测器实例        1468

9.1.9 边缘检测器用于二值图像        1469

9.1.10 边缘检测器用于标定图像        1476

9.2 Find Straight Edge查找直边        1479

9.2.1 Main主体选项卡        1481

9.2.2 Settings设置选项卡        1484

9.2.3 Advanced高级选项卡        1498

9.2.4 Result结果选项卡        1499

9.2.5 查找直边应用实例        1501

9.3 Advanced Straight Edge高级直边        1503

9.3.1 Main主体        1505

9.3.2 Edge Detector Settings边缘检测器设置        1508

9.3.3 Straight Edge Settings直边设置选项卡        1535

9.3.4 Result结果选项卡        1542

9.3.5 高级直边实例        1543

9.4 Find Circular Edge查找圆边        1547

9.4.1 Main主体选项卡        1549

9.4.2 Settings设置选项卡        1552

9.4.3 Advanced高级选项卡        1558

9.4.4 Result结果选项卡        1559

9.4.5 查找圆边实例        1560

9.5 Max Clamp最大夹钳        1564

9.5.1 Main主体选项卡        1569

9.5.2 Settings设置选项卡        1571

9.5.3 最大夹钳实例        1591

9.6 Clamp(Rake)夹钳（耙子）        1592

9.6.1 Main主体选项卡        1595

9.6.2 Clamp夹钳设置选项卡        1596

9.6.3 夹钳（耙子）实例        1609

9.7 Pattern Matching模式匹配        1614

9.7.1 模式匹配介绍        1618

9.7.2 模式匹配技术        1620

9.7.3 深入了解归一化互相关        1629

9.7.4 Main主体选项卡        1630

9.7.5 NI Vision Template Editor视觉模板编辑器        1632

9.7.5.1 视觉助手中的视觉模板编辑器        1633

9.7.5.2 独立视觉模板编辑器        1643

9.7.6 Specifications规格选项卡        1673

9.7.7 Options选项        1692

9.7.7.1 Correlation - Low Discrepancy Sampling相关-低差异采样        1698

9.7.7.2 Correlation - Grayscale Value Pyramid and Gradient Pyramid相关-灰度值金字塔和梯度金字塔        1700

9.7.7.3 Geometric Matching几何匹配        1704

9.7.8 模式匹配例子        1712

9.8 Object Tracking目标跟踪        1717

9.8.1 Main主体选项卡        1720

9.8.2 NI Object Tracking Training Interface目标跟踪训练接口程序        1723

9.8.3 Objects目标选项卡        1748

9.8.4 Settings设置选项卡        1752

9.8.5 目标跟踪实例        1762

9.8.6 导出LabVIEW VI        1772

9.9 Contour Analysis轮廓分析        1775

9.9.1 轮廓分析介绍        1775

9.9.2 Main主体选项卡        1780

9.9.3 Extract Contour提取轮廓选项卡        1785

9.9.4 Analyze Curvature分析曲率选项卡        1800

9.9.5 Compare Contours比较轮廓选项卡        1804

9.9.5.1 To Fitted Contour与拟合轮廓比较        1805

9.9.5.2 To Template Contour与模板轮廓比较        1809

9.9.6 轮廓分析实例        1816

9.10 Shape Detection形状检测        1821

9.10.1 Main主体选项卡        1824

9.10.2 Curve Settings曲线设置选项卡        1826

9.10.3 Shape形状选项卡        1829

9.10.4 Settings设置选项卡        1834

9.10.5 形状检测实例        1847

9.11 Map Defects映射缺陷        1849

9.11.1 Main主体选项卡        1852

9.11.2 Specifications规格选项卡        1854

9.11.3 Options选项        1856

9.11.3.1 Correlation - Low Discrepancy Sampling相关-低差异采样        1860

9.11.3.2 Correlation - Grayscale Value Pyramid and Gradient Pyramid相关-灰度值金字塔和梯度金字塔        1861

9.11.3.3 Geometric Matching几何匹配        1863

9.11.4 映射缺陷检测实例        1865

9.12 Caliper卡尺        1873

9.12.1 Caliper卡尺选项卡        1878

9.12.2 Distance距离        1881

9.12.3 Mid Point中点        1883

9.12.4 Perpendicular Projection垂直投影        1883

9.12.5 Lines Intersection直线交点        1885

9.12.6 Angle from Horizontal水平角度        1886

9.12.7 Angle from Vertical垂直角度        1889

9.12.8 Angle Defined by 3 Points由3点定义的角度        1891

9.12.9 Angle Defined by 4 Points由4点定义的角度        1892

9.12.10 Bisecting Line平分线        1894

9.12.11 Mid Line中线        1898

9.12.12 Center of Mass质心        1898

9.12.13 Area面积        1900

9.12.14 Line Fit直线拟合        1905

9.12.15 Circle Fit圆拟合        1911

9.12.16 Ellipse Fit椭圆拟合        1915

9.12.17 卡尺实例        1916

9.13 Feature Detection特征检测        1921

9.13.1 Main主体选项卡        1923

9.13.2 Feature Detection特征检测选项卡        1926

第10章 Processing Functions:Identification处理函数：识别        1936

10.1 OCR/OCV光学字符识别/光学字符验证        1936

10.1.1 OCR介绍        1936

10.1.2 Main主体选项卡        1946

10.1.3 Train训练选项卡        1951

10.1.4 NI OCR Training Interface光学字符识别训练接口程序        1955

10.1.4.1 菜单按钮布局        1956

10.1.4.2 Train/Read训练/读取        1960

10.1.4.2.1 Threshold阈值        1961

10.1.4.2.2 Advanced Threshold高级阈值        1968

10.1.4.2.3 Size & Spacing大小和间距        1973

10.1.4.2.4 Read Options读取选项        1978

10.1.4.2.5 Results结果        1980

10.1.4.3 Edit Character Set File编辑字符集文件        1989

10.1.5 Threshold阈值选项卡        1995

10.1.6 Size大小选项卡        1999

10.1.7 Read Options读取选项        2001

10.1.8 字符识别实例        2007

10.2 Particle Classification粒子分类        2011

10.2.1 分类介绍        2011

10.2.2 训练分类器        2011

10.2.3 分类样本-二值粒子分类        2012

10.2.4 分类样本-颜色分类        2016

10.2.5 分类方法- Nearest Neighbor最近邻        2019

10.2.6 分类方法- Support Vector Machines支持向量机        2021

10.2.7 自定义分类器        2024

10.2.8 深入探讨        2025

10.2.9 Main主体选项卡        2028

10.2.10 Train训练选项卡        2034

10.2.11 NI Particle Classification Training Interface粒子分类训练接口程序        2037

10.2.11.1 菜单按钮布局        2040

10.2.11.2 Preprocessing预处理        2047

10.2.11.3 Add Samples添加样本        2054

10.2.11.4 Engine Options引擎选项        2062

10.2.11.5 Particle Classifier Options粒子分类器选项        2062

10.2.11.6 Classify分类        2063

10.2.11.7 Edit Classifier编辑分类器        2066

10.2.12 Threshold阈值选项卡        2072

10.2.13 Options选项卡        2073

10.2.14 Parameters参数选项卡        2078

10.2.15 粒子分类实例        2081

10.3 Barcode Reader条码阅读器        2085

10.3.1 仪器阅读器简介        2085

10.3.2 仪表函数        2085

10.3.3 LCD函数        2091

10.3.4 条码函数        2092

10.3.5 Main主体选项卡        2093

10.3.6 Read 1D Barcode读取一维条码选项卡        2106

10.3.7 Results结果选项卡        2113

10.3.8 条码阅读器NI官方示例        2120

10.4 2D Barcode Reader二维码阅读器        2129

10.4.1 二维码识别的要求        2130

10.4.2 Data Matrix数据矩阵        2130

10.4.2.1 质量分级        2131

10.4.2.1.1 ISO16022分级标准        2132

10.4.2.1.2 ISO 15415分级标准        2135

10.4.2.1.3 AIM DPM分级标准        2137

10.4.3 PDF417        2139

10.4.4 QR码        2140

10.4.4.1 微型QR码        2141

10.4.5 Main主体选项卡        2141

10.4.6 Settings设置选项卡        2150

10.4.6.1 Data Matrix设置选项卡        2150

10.4.6.2 PDF417设置选项卡        2206

10.4.6.3 QR Code设置选项卡        2208

10.4.7 Grading分级        2214

10.4.8 图像中包含多个二维码如何读取        2219

10.4.9 彩色二维码变形二维码如何读取        2221

第11章 视觉助手应用实例大全        2227

11.1 光盘表面划痕检测        2227

11.2 IC引脚间距测量        2230

11.3 字符正反检测        2237

11.4 Mark点定位        2242

11.5 线宽尺寸测量        2246

11.6 LED杯底位置与方向检测        2251

11.7 轴承表面缺口检测        2254

11.8 保险丝有无检测        2258

11.9 编带机元件方向判断        2264

11.10 手机摄像头对位        2269

11.11 晶片划痕检测        2276

11.12 螺孔有无攻牙        2280

11.13 异形元件定位        2287

11.14 小金属件正反检测        2292

11.15 药品有无检测        2298

11.16 二维码识别        2300

11.17 轴尺寸测量        2303

11.18 PCB板上元件有无判断        2306

11.19 USB接口弹片高度测量        2313

11.20 排线数量与线序检测        2318

11.21 玻璃板上的字符        2323

11.22 IC OCR较差质量        2326

11.23 胶量检测        2335

11.24 轴承滚珠数量检测        2342

11.25 摄像头上透镜方向判断        2347

11.26 白色丝带上油渍        2358

10.27 手机外壳螺丝有无        2361

11.28 电容正负极判断        2365

11.29 手机屏幕尺寸测量        2374

11.30 金属件变形和污渍检测        2383

第12章 LabVIEW集成视觉助手        2398

12.1 LabVIEW调用Vision Assistant Express VI        2398

12.1.1 Dialog Box Options对话框选项        2399

12.1.2 Block Diagram Inputs程序框图输入        2399

12.1.3 Block Diagram Outputs程序框图输出        2400

12.1.4 LabVIEW中调用视觉助手快速VI方法        2400

12.2 调用VDM函数的视觉助手步骤导出VI后的优化        2409

12.3 调用IVA函数的视觉助手步骤导出VI后的优化        2420

版权声明

尊敬的读者，当您看到本页时，表示您已经获得了《NI Vision Assistant 2020-2024 图像处理入门教程》的相关版本（实体版本、电子书等）。无论您从何渠道获得本教程，您仅拥有阅读权，本教程著作权等其他所有权归作者所有，未经作者同意，您无权将本教程用于出版、改编、印刷、复印、扫描、网络发布等。

《NI视觉助手图像处理教程》作品登记证书

         上一版本的作品登记名称是《NI视觉助手图像处理教程》，著作权登记的名称有字数限制。本NI视觉助手2020/2024升级版是基于上一版编辑更新的。

读者利益

亲爱的读者同志，当您通过正规渠道获得《NI Vision Assistant 2020-2024 图像处理入门教程》的复本时，表示您遵守了相关的法律法规。同时也表示了您对知识产权的承认以及对作者的尊重。

您通过石鑫华视觉网（http://shixinhua.com）可以了解到，作者在机器视觉行业有较丰富的应用经验，对于初学者或者是对机器视觉了解不深的工程师，或者可以提供一些必要的帮助，让您可以少走许多弯路，更快的掌握知识，更高效的完成你的机器视觉案例。可在机器视觉论坛http://visionbbs.com中注册账号，以获取更多机器视觉与图像处理的知识。

感谢

首先，感谢您支持作者。您是上帝，您的支持就是作者前进的动力。因此要感谢。

其次，感谢NI。因为NI为我们提供了这么好的视觉应用软件，可以非常快的设计验证视觉项目，了解机器视觉与图像处理。

第三，感谢Machine Vision。没有MV，我们大家也不会走进机器视觉这个圈子。因此我们大家都要感谢MV。

前言

《NI Vision Assistant 2020-2024图像处理入门教程》教程的部分理论知识翻译于NI视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原档，可以参考NI视觉概念手册（注意其中也有不少错误）。

《NI Vision Assistant 2020-2024图像处理入门教程》教程中相关实例、应用方案，均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目，具有一定的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目，如果能做成，那您的回报，将远远大于本教程的投入，因此本教程是物有所值的。

NI Vision工具包里还包含了许多其他没有出现在视觉助手中的函数，如各种训练函数，如模式匹配、OCR训练，或者一些辅助的功能函数，如ROI转换为特定形状，或者其他一些测试测量函数，如环形耙子等。这些函数，在您学会了视觉助手后，并且能利用视觉助手生成VI编写一定的图像处理软件时，回过头再来了解这些函数时，将变得非常简单。因此建议读者从视觉助手开始，学习一些最常用的图像处理方法后，再去深入了解一些其他的图像方法，这样对于您的帮助可能是巨大的。NI提供视觉助手的目的，也是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务，而不是花大量的时间用于编写代码上。

视觉助手2020-2024版教程主要修正内容

上一版视觉助手PDF教程是基于视觉助手2012版创作的。视频教程则是基于视觉助手2017版录制的。NI视觉从2018版开始，界面风格发生了一定的变化。各个函数的图标变成了扁平化的蓝色系风格。同时相较于之前的版本，部分函数修正了一些内容或参数有所变化，例如模式匹配中将几何匹配也包含在内了，而不再设置独立的几何匹配函数，这些会做一些修正。另外也新增了如目标跟踪等函数，新增的函数也将增加介绍。

NI视觉软件官方更新比较缓慢，或者说NI都不是很重视图像处理软件的开发。VDM模块的功能更新也非常缓慢。在教程修正时的VDM虽然已经更新到2023Q1版（视觉助手是VDM下的辅助工具，同步更新到2023Q1版本），但是其实和VDM2020SP1并没有太大的差别。最近几年的更新，主要是面向嵌入式方面的更新。在Windows下的视觉助手，基本上是没有差别的。

视觉助手2023Q1支持的操作系统是Windows 11、Windows 10、Windows Server 2022、Windows Server 2019、Windows Server 2016等（仅64位系统，不再支持32位系统），不再支持Windows 7。而视觉助手2020SP1则是最后一个支持Windows 7的版本。因为在Windows 10中，QQ等软件的截图功能，查找软件窗口时会将软件的左、下、右自动放大到截取窗口的阴影区域（Windows 10的特效），截取的图像左、下、右会有背景干扰，尝试了很多方法和截图软件，效果都不是很好；而在Windows 7中截图则没有这样的问题。而且作者当前主要办公电脑，仍然是Windows 7系统，所以安装的也仍然还是VDM2020。加上视觉助手2023Q1对于视觉助手2020SP1没有什么功能增加修改，界面也基本上差不多，所以本教程仍然将以视觉助手2020SP1版本为主。如果遇到有Bug的函数，会验证一下视觉助手2023中是否有更新解决（通常都不会解决，有些问题都出现很多年了，也没有工程师来更新）。而像视觉助手2020SP2、2021、2022Q3等版本，将不会介绍这些版本。因为一台电脑只能有一个VDM版本，要验证就得在不同的电脑或多系统中安装，也比较麻烦。而本身这些版本也没有什么差别，就不再去介绍这些版本了。

在作品快要创作完成时，NI更新了VDM2024Q1，同步更新了视觉助手Vision Assistant 2024Q1，所以这里也同样看一下视觉助手2024Q1版本有没有更新变化。

视觉助手2024Q1

视觉助手2024Q1欢迎界面

         貌似没有什么大变化，点击新建视觉助手脚本，进入配置界面看看：

处理函数：图像

处理函数：颜色

处理函数：灰度

处理函数：二值

处理函数：机器视觉

处理函数：识别

关于视觉助手2024Q1

         从上面的处理函数选板中可以看到，没有什么变化，和视觉助手2020SP1版的函数一样。至于算法内部或参数有没有什么变化，这个得认真研究过后才知道。不过VDM2024Q1连自述文件都没有更新，应该是没有什么更新内容。

在后面的教程中遇到的Bug问题，之前都是在2023Q1中验证的，这里也会重新在2024Q1中验证一下有没有解决。