软件设计专业_视觉开发是学什么的

机器视觉系统中的软件开发工具详解

机器视觉系统的硬件搭建犹如构造一具躯体，但仅有硬件，其仍然如同没有灵魂的行尸走肉。为了赋予其生命和功能，软件的开发与集成显得至关重要。这就像赋予机器视觉系统的大脑以思维和行动的能力。

就如同人脑的功能有基础本能与后天学习之别，机器的视觉功能同样如此。其中，图像处理软件的开发就是实现机器视觉特殊功能的关键所在。这需要由开发者或用户来完成，涉及的工具包括机器视觉开发平台和图像处理应用软件。

一、开发工具（软件平台）

计算机软件开发中常见的语言有C、C++、Visual C++等。对于图像处理和分析的软件开发而言，从运算速度和编程灵活性的角度考虑，使用Visual C++进行开发是较为理想的选择。这是因为它是C++的升级版，将原本面向对象的复杂语言变得更加可视化，是机器视觉开发中功能最强大且通用的平台。

LabVIEW则是NI公司推出的图形化开发平台。其特点在于编程过程中有超过95%的工作可以借助鼠标完成，编程方式以数据流为主，更符合人类的思考模式。它支持边编写边编译的即时反馈机制，有助于及时发现并修正错误，从而提升编程和调试的效率。

二、软件开发平台的选择考量

对于自动化控制系统而言，它仍然归属于智能控制的范畴，因此软件开发时不仅要考虑功能的实现，还需要与控制系统相互集成以完成整体自动化任务。在这个角度上考虑，C等文本编程语言虽然通用性强，但并不完全适合自动化系统的开发。

三、图像开发工具包

针对机器视觉算法理论的具体应用，市场上存在多种图像开发工具包。如HALCON由德国MVTec软件公司推出，其底层功能算法丰富且运算性能优异；VisionPro则由康耐视公司出品，其算法性能良好且上手相对容易；NI Vision则与LabVIEW图形化编程工具无缝集成，上手快且开发周期短。

还有Opencv这样的开源计算机视觉库可供选择。这些工具包为开发者提供了方便快捷的机器视觉算法实现方式。

总结来说，采用LabVIEW配合NI Vision的开发方式是较为理想的选择。这种组合方式上手快，适合自动化控制领域的视觉开发。