【仪酷LabVIEW目标检测插件】手把手教你在LabVIEW中使用深度学习实现产品检测(上)

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前言

Hello,大家好,我是virobotics(仪酷智能),一个深耕于LabVIEW和人工智能领域的开发工程师。

随着人工智能的逐渐发展,深度学习在工业产品检测领域逐渐得到广泛应用。传统的工业产品检测方法通常基于规则或特征工程,需要人工提取和定义特征,但对于复杂的产品和变化多样的缺陷,这种方法可能不够灵活和准确。

深度学习通过使用深度神经网络,可以从原始数据中学习特征表示,从而实现更高的检测准确度和鲁棒性。比如深度学习可以实现:

  • 缺陷检测:深度学习可以用于检测产品表面的缺陷,如裂纹、划痕、气泡,缺损等。通过训练深度神经网络,可以将正常产品和缺陷产品进行区分,从而实现自动化的缺陷检测。
  • 产品分类:深度学习可以用于将不同类型的产品进行分类。例如,在电子制造业中,可以使用深度学习模型将不同型号的电子元件进行分类,以确保正确的组装和质量控制。

  • 目标定位和识别:深度学习可以用于定位和识别工业产品中的特定目标或组件。例如,在汽车制造中,可以使用深度学习模型来定位引擎零部件或车身零件,以进行装配和质量检查。

  • 智能质量控制:深度学习可以结合传感器和图像采集系统,实现实时的智能质量控制。通过对产品进行连续监测和分析,可以及时检测并纠正生产过程中的质量问题,提高产品的一致性和合格率。

众所周知,LabVIEW是一个功能强大的工程和科学应用开发平台,它的图形化编程环境使得用户能够快速构建各种应用程序,并与硬件设备进行集成和交互,从而实现测量、控制、数据处理和分析等任务。

将LabVIEW与深度学习相结合,可以帮助LabVIEW用户更好更快地实现产品检测。所以笔者开发了仪酷LabVIEW目标检测插件,帮助LabVIEW用户能够更快地在LabVIEW中使用深度学习实现产品检测。今天先我们一起来看一下这个插件的特点和安装。


一、插件介绍

1.1 插件简介

仪酷Object_Detection是一个用于LabVIEW的插件,为LabVIEW用户提供了目标检测功能和工具。该插件旨在极大简化目标检测的流程,帮助用户高效部署目标检测相关项目。

1.2 特性和功能

  • 图形化编程界面:作为一个LabVIEW插件,仪酷Object_Detection提供了直观的图形化编程界面,使用户能够通过简单的拖放和连接来构建深度学习模型。这降低了使用深度学习技术的门槛,即使对深度学习不太熟悉的开发者也能够快速上手;
  • 预训练模型和示例:仪酷Object_Detection提供了一系列经过预训练的深度学习模型和示例,涵盖了YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR等模型,包括:onnxruntime、OpenVINO、TensorRT等多种推理引擎。这些模型和示例可以帮助用户快速搭建自己的深度学习应用;
  • 与LabVIEW无缝集成:仪酷Object_Detection与LabVIEW的生态系统完美集成,用户可以方便地与其他LabVIEW工具和硬件设备进行交互,实现更广泛的应用场景;
  • 支持多种硬件加速:支持Nvidia GPU、Intel等多种硬件加速;
  • 快速构建应用:根据实际不同需求,可搭配多种工业相机,用户只需几个函数就可实现YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和RT-DETR等目标检测推理实例。

二、环境搭建

2.1 部署本项目时所用环境


三、Object_Detection安装步骤

说明:此说明书中的安装演示步骤是将Object_Detection 安装到了LabVIEW 2018(64bit)中

  1. 请先确保2.1中的环境已经搭建好
  2. 下载安装包【virobotics_lib_object_detection-1.0.0.x.vip】。
  3. 双击安装包【virobotics_lib_object_detection-1.0.0.x.vip】,进入 VIPM 安装环境,点击 Install 开始安装(如下图所示);
    image.png

  4. 安装需要一段时间,等待一段时间。出现如下图所示界面,即为成功安装,点击 Finish 即可;
    image.png

  5. 打开LabVIEW后新建一个VI,已经安装完毕的Object_Detection插件位于程序框图-函数选板-Addons-VIRobotics-ModelZoo-Object_Detection,将插件拖入程序框图中不提示报错即是安装成功。
    image.png


四、工具包获取方式

如需改插件工具包,可关注微信公众号:VIRobotics ,回复关键字:目标检测插件


总结

以上就是今天要给大家分享的内容,希望对大家有用。如有笔误,还请各位及时指正。后续还会继续给各位朋友分享其他案例,欢迎大家关注博主。我是virobotics(仪酷智能),我们下篇文章见~

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