示例与应用说明

本章节汇总了 AIVT-OV 工具包中随附的全部示例程序，涵盖传统图像处理、目标检测、语义分割、文字识别、大语言模型等多个方向，帮助用户快速理解各模块使用方式，快速运行并修改示例，完成自己的项目原型。

示例总览结构

工具包示例位于以下路径：

  • 路径方式：LabVIEW 安装目录\examples\VIRobotics

  • 菜单方式：LabVIEW → Help → Find Examples → Directory Structure → VIRobotics

当前已包含以下示例集：

  1. AI Vision → CV：传统图像处理

  2. AI Vision → License Management：许可证激活管理

  3. AI Vision → Object Detection：YOLO系列目标检测（含pose、seg、OBB）

  4. AI Vision → Segment：语义分割（Deeplab、SAM、Yiku-Seg）

  5. AI Vision → PaddleOCR：ppocrv3/v4/v5系列文本检测与识别

  6. GenAI → LLM：大语言模型，调用本地部署的大语言模型（如 Qwen/Qianwen/DeepSeek等）进行自然语言交互或文本生成。

  7. ✅（预留）GenAI → VLM：多模态视觉语言模型（未来版本）

1. CV（传统视觉示例）

路径：VIRobotics → AI Vision → CV

子目录 功能说明
Image Reading and Capturing 图像读取、图像保存、摄像头采集、视频播放与保存
Image Processing 边缘检测、滤波、腐蚀膨胀、阈值处理等
Template Matching 模板匹配（灰度 / 边缘 / 多目标匹配）
Feature Detection and Description 特征点提取（Harris、ORB）与描述符匹配
Machine Learning 简单 SVM 分类等
Mat Operations 图像与矩阵基础运算支持（加减乘除、翻转等）

🧠 适用场景：不依赖深度学习模型的图像预处理与传统视觉任务，可用于图像前处理或与AI推理结合使用

2. License Management（激活示例）

路径：VIRobotics → AI Vision → License Management

VI 名称 功能说明
Activate License Local.vi 加载本地 .lic 文件进行激活
Activate License through Network.vi 使用 License ID / Key 在线激活
Get License State.vi 获取当前激活状态与授权信息
Open License Manager.vi 打开完整版许可证管理工具 UI

🧠 适用场景：可将此模块打包至部署端，用于 EXE 激活。

3. Object Detection（目标检测示例）

路径：VIRobotics → AI Vision → Object Detection

子目录 模型示例
YOLOv5 ~ YOLOv9 主流检测任务
YOLOv8_OBB / YOLO11_OBB 旋转框检测（如PCB/器件）
YOLOv8_pose / YOLO11_pose 关键点检测
YOLOv8_seg / YOLO11_seg 实例分割
YOLO11 / YOLO12 / YOLO13 新一代轻量高精度模型
RT_DETR transformer结构目标检测模型

运行说明：

  1. 可选择设备：CPU / GPU（Intel iGPU 如 Iris Xe、A770）

  2. 自定义模型方式：

    • 替换 model_file 控件路径

    • 替换 class_names_file 控件路径

  3. 结果输出包括检测框坐标、置信度、类别标签，并支持图像显示

🧠 适用场景：零部件识别、缺陷检测、安全帽识别、交通识别、旋转零件、标签方向识别、电路板元器件方向校准、动作分析、行为检测、工人动作判断等场景。

4. PaddleOCR（文本识别示例）

路径：VIRobotics → AI Vision → PaddleOCR

VI 名称 功能说明
paddleOcr_Openvino.vi 标准版 OCR，含OCRv3/v4/v5，检测+识别流程全覆盖
paddleOcr_Openvino_easy.vi 简化版，适用于固定场景快速测试

🧠 适用场景：适用于各种文本识别任务，如工控面板读数、二维码区域识别、标签/铭牌文字提取、票据识别等。适用于中英文混合、自然场景中的文字检测；输入可为摄像头、图像文件夹，支持横排中文文字识别。

5. Segmentation（语义分割示例）

路径：VIRobotics → AI Vision → Segment

子目录 内容
Deeplabv3 DeepLabV3/V3+ 实时与批量分割
Sam Segment Anything Model，支持鼠标点选分割
Yiku_Seg 自研轻量分割模型，适用于工业端部署

🧠 适用场景：实时人车分割、医学图像分割、科研图像分割、流水线缺陷区域定位、外观划痕提取、自动驾驶等场景

6. LLM（大语言模型示例）

路径：VIRobotics → GenAI → LLM

VI 名称 功能说明
LLM_Basic.vi 发送纯文本 Prompt → 获取回复
LLM_Stream.vi 支持 token 级别流式生成（边输边出）

🧠 适用场景：适用于自然语言接口开发，如 Chat 系统、问答系统、工业设备说明书问答。

🔮 预告：VLM（视觉语言模型示例）

📌 本目录将用于未来引入 VLM（Vision-Language Model）示例，如：

  • 图文问答（VQA）

  • 多模态检索

  • 图像生成描述（Captioning）

  • 文本控制图像编辑（InstructPix2Pix 等）

敬请期待 GenAI → VLM 子目录更新。

示例使用建议

使用目的 推荐模块
熟悉图像处理与相机 CV
学习目标检测模型推理 Object Detection
快速部署分割模型 Segment
执行文本识别 PaddleOCR
语言理解/问答接口 LLM
激活打包程序 License Management

⚙ 示例命名规范说明

命名后缀 含义
_openvino.vi 使用 OpenVINO 加速的实时摄像头检测
_openvino_imgs.vi 使用 OpenVINO 对图片集逐张检测
nivision 使用 NI VISION 图像采集
无后缀 默认使用 opencv_yiku 图像采集模块

运行说明：

  • DeepLab 系列支持批量图像检测及相机实时流

  • SAM 支持用户点击图像上的目标区域并分割

  • 可在运行前设置模型路径、类别文件、设备名称

自定义模型加载方法

示例程序均支持用户替换自己的模型：

  1. 打开示例程序 VI

  2. 设置：

    • model_file：ONNX 模型路径

    • class_names_file：每行一个类别名的 .txt 文件

    • device_name：CPU、GPU等

✅ 注意事项：

  • 路径中请避免中文、空格

  • 模型结构应符合 LabVIEW 推理要求（建议通过 Netron 检查输入尺寸、通道顺序）

个性化开发建议

如需在示例基础上二次开发，可参考：

  • 控件设置与模型替换方法

  • 输入图像类型一致性（OpenCV Mat vs NI Image）

  • 使用 opencv_yiku 提供的绘图、文本、窗口等工具进一步美化输出结果

技术支持

如您在运行过程中遇到问题，可参考：