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　　介绍：

　　本文基于图形化系统设计软件 LabVIEW 和 NI Vision 视觉应用开发模块，设计开发了手势识别系统、和元器件识别系统。

　　手势识别系统利用了 NI OCR Training 软件训练手势，结合 LabVIEW 提供的图像处理与识别技术函数，实现了对手势的识别，并将识别结果以文本的形式显示出来。

　　元器件识别系统能够识别电路板上器件的种类、颜色以及数量，而且能对目标元器件进行定位。

　　应用方案：

　　1. 系统总体方案 论文是基于对图像采集技术的研究，研究的技术包括以下几个方面，如下图所示。

　　通过上图中这些技术的实际应用，提出了图像采集系统、手势识别系统和元器件识别系统的设计方案。机器视觉系统以计算机为中心，由图像采集系统和图像处理系统构成。机器视觉系统对于获取到的图像信息通过软件的处理方法实现相应功能。

　　2. 图像采集系统方案

　　图像采集系统采用的是 USB 摄像头。USB 价格低廉，较广泛的应用于教学实验，工业相机型号很少， 目前在工业中的使用程度不高。但是，随着技术的不断进步，USB 接口的摄像机分辨率进一步提高，不再仅局限于简单的应用，越来越能满足更高标准的机器视觉应用要求，同时，NI-IMAQ for USB Cameras 函数模块可以使 USB 摄像机直接与 LabVIEW 软件无缝集成，而无需图像采集卡。所以，论文中的机器视觉应用主要使用以 USB 摄像机作为图像采集设备。

　　如下图所示，系统采用 USB 摄像头捕捉实时图像，在获得了目标图像时进行采集，并把采集到的图像保存在目标文件夹里。采集图像过后重新返回捕捉图像，为下一次采集图像做准备，因此系统可以对实时图像进行多次采集，避免了重要图像丢失。

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