机器视觉方面有哪些好的开发平台?各有什么特点

Question

如题所述

Answer 1

机器视觉领域中，存在多种开发平台，各自具有独特的特点。以下是这些平台的简要概述：
1. 开发平台：
- VC：作为最广泛使用的平台，VC功能强大，与Windows系统兼容良好。它既可以支持用户编写自己的算法，也兼容大多数第三方工具包，因此得到了广泛应用。
- C#：该平台易于上手，尤其在开发界面功能时，相比VC/MFC要简单得多。随着相机厂商SDK的支持，C#正变得越来越受欢迎。
- LabVIEW：由NI提供的图形化开发环境，特别适用于工控和自动化测试行业，能够快速开发软件，并通过调用NI的Vision工具包，实现快速开发和易于维护。
- VB、Delphi：这些平台的使用者逐渐减少。
- 其他：如Java等语言在机器视觉领域的应用较少。
2. 图像处理工具包：
- Halcon：源自德国MVTech，提供了丰富的底层功能算法，运算性能优越，适用于有一定软件基础和图像处理理论知识的开发者。
- VisionPro：美国康耐视开发的图像处理工具包，性能优异，尤其是其易用性比Halcon更好。
- NI Vision：NI的工具包以自动化测试解决方案著称，提供图形化编程，上手快，开发周期短，但可能在某些方面不如其他工具包强大。
- MIL：加拿大Matrox Imaging Library，早期用户较多，尤其在激光设备领域，适用于定位等应用。
- CK Vision：创科公司的工具包，价格优势明显，功能全面，在国内自动化设备领域应用广泛。
- Microscan：以条码阅读器为主要产品，对图像工具包的了解有限。
- OpenCV：更多地应用于计算机视觉领域，而在机器视觉领域中的应用相对较少，尤其是在定位、测量、外观检查和OCR/OCV等方面。
以上平台和工具包各有千秋，用户可以根据具体需求和预算选择合适的开发工具。