LabVIEW开发图像采集和图像处理程序

简介: LabVIEW开发图像采集和图像处理程序

LabVIEW开发图像采集和图像处理程序


扫描电子显微镜(SEM)是一种功能强大的工具,广泛用于高分辨率的生物和半导体样品检测。然而,对于大面积或3D成像,SEM成像是一个耗时的过程。MBSEM旨在通过同时扫描多个像素来减少采集时间。MBSEM包含196个光束,所有电子束同时扫描来自光束的信号,分别引导到检测平面,并使用YAG屏幕转换为196个光“斑点”。

d310b345f26e18eec06de77973352d46.png



使用快速相机“模拟”这样的探测器阵列,需要一个强大的算法来进行图像处理和采集。使用LabVIEW  FPGA应用程序和包含摄像头和FPGA的硬件模块,这是实时图像处理和采集的绝佳平台。有几种操作模式可用于实现图像处理算法:流式处理、离线或混合。系统架构包含硬件模块和软件模块(LabVIEW Vision和LabVIEW FPGA)。通过这种组合,能够以每秒数千帧的速度从相机获取所有图像,并将它们发送到FPGA进行处理。

0c4e47a22a032ecf5c388668902151f1.png



MBSEM系统的硬件设置由一个摄像头、一个NIPXI-6259和一个带板载FPGA的NI PCIe-1473R图像采集卡组成。传感器扫描时捕获来自样品的光(光子)。选择了Optronis(CL600×2CMOS)相机,相机链接具有8位灰度级别。相机仅将ROI内的像素发送到FPGA。NIPXI-6259将热像仪与光束偏转同步,直接或通过FPGA相机链路向相机发送同步信号。硬件架构支持在线和离线图像处理:通过FPGA进行板载在线处理,以及使用保存在固态硬盘上的原始图像进行离线处理。


b920026df6c75e5ab626b368600e7a6f.png



该软件需要确定每个相机图像中14×14个斑点的强度。每个电子束扫描位置都有一个相机图像。在Matlab中创建掩模,以方便快速确定斑点强度,以及使用Xilinx系统发生器在LabVIEW中设计图像处理算法。该算法在Xilinxvirtex-5LX100FPGA中实现。Xilinx系统发生器生成一个位文件,该文件可加载到FPGA中。


MBSEM成像软件包括图像预处理、掩码创建、Blob处理和后处理。预处理使数据以合适的格式可用于处理,后处理使数据可读用于MatLab或其他下游FPGA平台。


图像处理算法主要分为三个级别:低、中、高。低级算法对单个像素或邻域进行操作。中级算法将像素数据转换为不同的表示形式。高级算法旨在使用来自另一个层次的信息从图像中提取意义。因此,在从低级表示到高级表示的过程中,由于像素数据更改为更具描述性的表示,可利用的并行性相应减少。


这是LabVIEW的一个应用,更多的开发案例,欢迎登录北京瀚文网星官网,了解更多信息。有需要LabVIEW项目合作开发,请与我们联系。

相关文章
|
机器学习/深度学习 传感器 人工智能
【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)
【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)
712 1
|
Apache 流计算
【Flink】Flink的三种时间语义
【4月更文挑战第19天】【Flink】Flink的三种时间语义
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理
用LLaVA解读数万神经元,大模型竟然自己打开了多模态智能黑盒
大模型在多模态信息处理中的“黑盒”问题一直备受关注。LLaVA研究通过分析数万神经元活动,揭示了模型内部处理文本与图像等信息的协调机制。研究表明,模型并非简单分离处理各模态信息,而是通过高度交互实现复杂场景理解,这对自动图像描述、视觉问答等应用意义重大。然而,研究也指出模型存在局限性:交互机制较简单,且对不同模态信息存在偏好,可能影响全面理解能力。论文详见arxiv.org/abs/2411.14982。
213 26
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【AI系统】模型压缩基本介绍
模型压缩旨在通过减少存储空间、降低计算量和提高计算效率,降低模型部署成本,同时保持模型性能。主要技术包括模型量化、参数剪枝、知识蒸馏和低秩分解,广泛应用于移动设备、物联网、在线服务系统、大模型及自动驾驶等领域。
658 4
【AI系统】模型压缩基本介绍
|
传感器 编解码 监控
LabVIEW图像采集处理项目中相机选择与应用
LabVIEW图像采集处理项目中相机选择与应用
183 0
|
12月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
AI视频监控技术的核心优势与实践
AI视频监控技术结合了计算机视觉、深度学习和大数据分析,能够实时分析监控画面,识别异常行为和场景变化。其核心在于从“被动记录”转型为“主动识别”,提升监控效率并减少安全隐患。主要应用场景包括泳池管理、健身器械区域、人员密度预警和异常事件检测。系统架构支持多种摄像头设备,采用边缘计算和Docker部署,具备实时性、高准确率和扩展性等优势。未来将优化复杂场景适应性和实时计算负载,进一步提高系统性能。
2731 7
|
12月前
|
存储 运维 安全
云上金融量化策略回测方案与最佳实践
【飞天技术沙龙—阿里云金融量化策略回测Workshop】在上海诺亚财富中心正式举行,汇聚多位行业专家,围绕量化投资的最佳实践、数据隐私安全、量化策略回测方案等议题进行深入探讨。
|
传感器 机器学习/深度学习 人工智能
智能物流:自动化仓库与配送系统
【10月更文挑战第22天】在21世纪的全球化经济中,物流行业作为连接生产与消费的桥梁,其效率与准确性至关重要。本文深入探讨智能物流的核心技术,如自动化仓储、无人驾驶配送和物联网,以及应用案例和未来发展趋势,揭示自动化仓库与配送系统如何引领物流行业的智能化转型。
1328 0
|
存储 自然语言处理 测试技术
Llama3.1-8B模型中文版!OpenBuddy发布新一代跨语言模型
7月23日,Meta发布了新一代开源模型系列:Llama3.1。其中405B参数的版本刷新了开源模型性能的上限,在多种指标上的测试成绩接近GPT-4等闭源模型的水平,甚至在部分基准测试中展现出来了超越头部闭源模型的潜力。