开发者指南简介
本章节旨在帮助您全面了解并熟练使用 AI Vision Toolkit for OpenVINO（AIVT-OV） 工具包。无论您是初次接触 LabVIEW 的新手，还是已有项目经验的高级用户，本章节都将为您提供循序渐进的使用指导，助您快速构建 AI 应用。
🎯 本章目标
通过本章节，您将学会：
如何配置开发环境并创建新项目
如何使用 AIVT-OV 工具包进行图像处理与模型推理
如何加载自定义模型并进行测试
如何查阅函数说明与使用范例
如何定位和解决开发中的常见问题
如何将项目打包部署至目标设备
👥 适用读者
初学者 ：对 LabVIEW 和 AI 工具包尚不熟悉，希望快速上手
开发者 ：已掌握 LabVIEW，计划接入 AI 模型
系统集成工程师 ：希望构建工业部署级别的 AI 视觉系统
教师与科研人员：用于教学演示、科研实验、学生实训等场景
🧭 推荐学习路径
对于初学者：
阅读安装指南，完成 .vip 工具包安装
打开 LabVIEW，运行 Quick Start 范例（如图片采集与显示）
尝试目标检测任务（YOLO 模型）
查看 FAQ 与常见报错处理方法
尝试加载自己的模型进行替换运行
了解如何将项目部署为 EXE 文件
对于高级用户：
熟悉三大模块：
opencv_yiku、OpenVINO、ModelZoo调用推理函数，支持 ONNX / IR / Paddle 模型
实现多相机采集、图像分割、OCR 识别等复杂任务
使用 License 管理器实现部署端激活
学习如何优化模型性能和运行速度（部署章）
🔧 工具包结构简介
AIVT-OV 工具包安装后，将在 LabVIEW 功能面板中出现三个主要模块：
opencv_yiku：传统图像处理 + 摄像头采集 + 模型预处理等功能
OpenVINO：支持多种模型格式（ONNX / IR / Paddle）的推理接口
ModelZoo：内置推理模块，快速调用 YOLO / DeeplabV3+ / SAM 等热门模型
各模块详情请见：功能模块详解
💡 小技巧
所有模型路径请避免使用中文路径或空格
使用 ONNX 模型时可先在 netron.app 查看输入维度和名称
🛠 示例程序入口
您可通过以下路径打开示例：
Help → Find Examples → Directory Structure → VIRobotics → AI Vision
📚 延伸阅读推荐
| 模块 | 推荐章节 |
|---|---|
| 安装配置 | 安装指南 |
| 模型推理 | 快速开始、范例与应用 |
| 模块说明 | 功能模块详解 |
| 项目部署 | 部署与分发 |
| 错误排查 | 故障排除、FAQ |
技术支持
如在使用过程中遇到问题，请先查阅相关章节，或联系技术支持：