深入細節分析！LabVIEW視覺助手有無檢測演算法實現
今天給大家帶來視覺助手對於實際有無檢測案例的演算法設置以及檢測的整體思路分析，如何將軟體演算法調試到我們想要的檢測效果。
首先第一點，我們需要將檢測的內容以及初步運用的演算法進行分析，下面給大家舉例：
圖1-1
圖1-2
圖1-3
圖1-4
圖1-5
上面採集的圖中，圖1-1為合格樣品，那麼根據後續圖像我們進行對比得出該樣品缺陷存在以下幾種：
圖1-2：特徵區域缺失
圖1-3：特徵區域角度偏移
圖1-4：特徵區域面積較小存同時在角度偏移角度
圖1-5：特徵區域面積較大
根據檢測需求，我們可利用圖像中間區域的特徵部分作為定位目標建立坐標系，利用模板匹配進行4個特徵區域的有無，角度，面積過大或過小等缺陷檢測，下面進行步驟解析：
1.將我們所採集到的模擬圖像導入視覺助手中。
2.利用中間特徵區域進行模板匹配並建立基準坐標系
3.為4個特徵區域建立模板，因為檢測需求中存在角度缺陷，我們將模板中間區域屏蔽，使邊緣區域權重放大從而得到相應的匹配角度，匹配時的偏移角度上下限設置為合格範圍正負5度即可。
選擇坐標檢測ROI跟隨中心坐標進行仿射變化。
下面來看最終運行效果：
基於LabVIEW具備圖形化編程易學易用的特點，在自動化行業內廣受歡迎，而且其TensorFlow模型推理庫經過CPU優化編譯，能滿足工業缺陷檢測實際需求。為此，為了幫助廣大工程師解決自學LabVIEW視覺檢測項目的學習途徑少，遇到問題無法解決，學習難度大等問題，我將於9月8日晚上8點在發燒友直播，給大家做視覺檢測項目所需基礎原理、工具使用以及檢測案例解析，做一場深入分析直播講解，歡迎大家來報名聽我的直播！
本次直播課為針對眾多開發人員對Python ，C#等不太熟悉的問題，特別推出的一套不需要任何Python，C#語言基礎，並且能一鍵式訓練深度學習模型，OpenVINO優化加速模型，LabVIEW調用深度學習模型進行目標檢測的直播分享課，以滿足工業視覺以及相關視覺從業人員將深度學習運用到實際的項目中。
為什麼做這次直播？
目前，深度學習從業人員薪資處於高位，且屬於人才緊缺的行業，就業前景廣闊。
隨著機器學習， 深度學習的發展，很多人眼很難去直接量化的特徵， 深度學習可以搞定， 這就是深度學習帶給我們的優點和前所未有的吸引力。很多特徵我們通過傳統演算法無法量化，或者說很難去做到的， 深度學習可以搞定。特別是在圖像分類， 目標檢測這些問題上取得了顯著的提升。
直播講解知識點：
直播以案例的形式展開敘述，具體包括以下內容：貓狗數據集，引腳缺陷檢測數據集，金屬切削缺陷檢測數據集，塗膠缺陷檢測數據集，元件缺陷檢測數據集，開關缺陷檢測數據集，藥丸缺陷檢測數據集等等
直播時間：
2020年9月8日（下周二）晚上8點
直播亮點：
1.全網第一套LabVIEW進行深度學習訓練和模型部署的完整教程，滿足從業人員使用LabVIEW完成相關編程的需求；
2.該套直播課不需要有很強的LabVIEW視覺編程基礎，小白學員即可進行學習；
3.該套直播課不需要有很強的Python語言編程基礎，小白學員即可進行學習；
4.LabVIEW對CPU上推理深度學習模型進行了優化，其運行速度和效率優於Python平台；
5.課程不僅講授了環境配置，LabVIEW訓練和調用的編程方法，還講解了大量的案例，手把手幫助學員學會如何在LabVIEW中應用深度學習。
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