机器视觉系统中的软件开发工具

机器视觉系统中的软件开发工具

机器视觉系统的硬件选择好，并且把它们组装好，基本的骨架就已经成型，但它还是一具没有灵魂“尸体”。首先，我们要让他活起来，必须给他通电，让他的心脏跳动起来；其次，我们要让他的脑子动起来，不然脑死亡，眼睛也启动不了。让机器视觉系统的大脑运作的正是他运行的软件。

人脑功能可以分为不用学习就会的基本功能和需要学习才能实现的特殊功能，人的视觉功能基本上不用学习就会，机器的视觉功能就是需要学习才能实现的特殊功能。

图像处理软件就是机器视觉的特殊功能的实现方式，是需要开发商或者用户来开发完成的功能。图像处理软件包括机器视觉开发工具和开发出的图像处理应用软件。

▼ 机器视觉系统开发流程

一、开发工具（开发软件平台）

计算机的软件开发工具包括：C、C++、Visual C++、LabVIEW、C#、JAVA、BASIC、FORTRAN等，从运算的速度和编程的灵活性来看，图像处理和分析的软件开发平台选择VC开发较好。

由于机器视觉从大的类别上来看仍属于自动化智能控制系统，经常与其他类型的控制系统集成以构成完整的自动化系统来完成自动化任务，C等文本编程语言适合通用软件开发，并不太适合自动化系统的开发。

C：面向过程的单纯语言。

C++：C的升级版，面向对象的复杂语言。

Visual C++：C++的升级版，将不可视的C++变成了可视型。是最通用，功能最强大的机器视觉开发平台，用户较多，是微软开发的软件平台，和WINDOWS搭配运行性能较好。

LabVIEW：NI 公司的图形化开发平台，开发软件快，维护较为容易，特别适合工控行业或自动化测试行业的工程师使用。它的特点有：1、95%以上的编程工作由鼠标完成；2、程序以数据流的方式编写，更符合人的思维方式；3、边编写，边编译，能及时发现错误；4、编程、调试效率较文本编程语言高。

二、图像开发工具包（机器视觉算法理论具体化）

1、HALCON：德国MVTec软件公司出品，底层的功能算法很多，运算性能快，用其开发需要一定软件功底和图像处理理论。

2、VisionPro：美国康耐视（Congex）公司出品，算法性能好，开发上比HALCON容易上手。

3、NI Vision：美国NI公司出品，与LabVIEW图形化编程工具无缝集成，上手快，开发周期短，价格较便宜，性能方面在速度和精度方面稍比前两种软件差些。

4、Opencv：一个开源的计算机视觉库。

综上所述，机器视觉系统采用LabVIEW+NI Vision的方式开发，较容易上手，适合自动化控制领域的视觉开发。

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