[ChatGPT]使用Labview影像處理進行自動光學檢查（AOI）需要學習的內容


以下是ChatGPT的建議，我覺得都是LabVIEW Vision有提供的功能，後續有時間我將錄製一些影片來介紹。

如果您要學習使用LabVIEW進行影像的自動光學檢查（AOI），以下是您需要學習的一些主要課程內容：

  1. 影像處理基礎：學習影像處理的基本概念，如色彩空間、影像增強、濾波、二值化等等。

  2. 影像採集：了解如何使用LabVIEW擷取影像並且將其儲存至電腦。

  1. 影像分析：學習如何使用LabVIEW進行影像分析，例如邊緣檢測、形態學處理、二值化、膨脹和侵蝕等。

  2. 物體偵測：學習如何使用LabVIEW檢測物體，以及檢測其位置、大小、形狀和顏色等。

  3. 模板匹配：學習如何使用模板匹配算法，將影像中的特定物體與預定義的模板進行比對。

  4. AOI應用：學習如何將影像處理和物體偵測技術應用於AOI系統中，以檢測製造中的缺陷或錯誤。

  5. 實作專案：進行實作專案，以實際應用以上學習的技術，並進行AOI的應用，如自動化檢測印刷電路板。

綜上所述，這些是學習LabVIEW影像進行AOI需要掌握的基本課程內容。


If you want to learn how to use LabVIEW for automatic optical inspection (AOI) of images, here are some of the main course contents that you need to learn:

  1. Image processing basics: Learn the basic concepts of image processing, such as color space, image enhancement, filtering, thresholding, and more.

  2. Image acquisition: Understand how to use LabVIEW to capture images and store them on the computer.

  3. Image analysis: Learn how to use LabVIEW for image analysis, such as edge detection, morphology processing, thresholding, dilation, and erosion.

  4. Object detection: Learn how to use LabVIEW to detect objects and detect their position, size, shape, and color.

  5. Template matching: Learn how to use template matching algorithms to compare specific objects in the image with predefined templates.

  6. AOI applications: Learn how to apply image processing and object detection techniques to AOI systems to detect defects or errors in manufacturing.

  7. Practical projects: Carry out practical projects to apply the learned techniques and apply AOI, such as automating the inspection of printed circuit boards.

In summary, these are the basic course contents you need to master to learn how to use LabVIEW for image-based AOI.

留言

張貼留言

這個網誌中的熱門文章

使用VS code開發Python程式 - Matplotlib繪圖

圖片
這一篇為如何在VS code的IDE 中用python開發matplotlib， 程式碼如下: #%% from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace( 1 , 10 , 20 ) print (x) y = 3 * x + 2 fig = plt.figure() axes = fig.add_axes([ 0.1 , 0.1 , 0.9 , 0.9 ]) axes.plot(x, y, 'r' ) plt.show() #%% 使用#%%會出現Run Cell字樣，按下Run Cell，可以執行Python Interactive視窗，
閱讀完整內容

使用Pycharm開發Python程式與用Matplotlib繪圖

圖片
本篇介紹使用Pycharm開發Python程式與用Matplotlib套件繪圖。 1.  建立新專案並新增python檔案matplot.py 2. 在Pycharm中安裝matplotlib套件， 打開File-->Setting，找到Project Interpreter，點“+”添加   搜尋matplotlib後，安裝該套件。 3. 加入程式碼: from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace( 1 , 10 , 20 ) print (x) y = 3 * x + 2 fig = plt.figure() axes = fig.add_axes([ 0.1 , 0.1 , 0.9 , 0.9 ]) axes.plot(x , y , 'r' ) plt.show() 其中 (1) linspace的用法為:         numpy.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)               np.linspace(1,10,20)        #表示在1與10之間分20個點。  (2)  add_axes: 新增子區域      fig.add_axes(0.1,0.1,0.9,0.9)      #figure的百分比,從figure 10%的位置開始繪製, 寬高是figure的90% 5. 讓matplotlib繪圖變成浮在開發環境上，意思是讓figure浮窗 選擇File--->Settings--->Tools--->Python Scientific" 取消勾選Show plots in tool window
閱讀完整內容