当前位置: 首页 > news >正文

LabVIEW驱动电机实现样品自动搜索

利用LabVIEW控制电机驱动相机在XY平面上进行扫描,以检测样品位置。样品最初可能位于相机视野范围之外,需要实现自动搜索样品位置并完成精确定位扫描的功能。该系统需具有以下特点:

  1. 高效搜索:能够快速确定样品位置,缩短初始搜索时间。

  2. 高精度定位:实现相机在XY平面上的精确运动控制,对样品进行细致扫描。

  3. 鲁棒性:应对不同样品形状、光照条件和背景复杂度的变化。


实现方案:

1. 总体方案设计

该方案包括以下主要步骤:

  1. 初始搜索:通过特定算法驱动相机在XY平面进行快速扫描,以确定样品的大致位置。

  2. 精细搜索:缩小扫描范围并提高分辨率,对样品进行精确定位。

  3. 样品扫描:在样品位置确定后,使用设定的扫描路径(如栅格扫描)对样品进行完整扫描。

2. 算法选择

根据需求,可选择以下两种搜索算法:

a. 螺旋搜索算法
  • 原理:从XY平面的中心点开始,以螺旋形路径逐步扩大扫描范围,直至检测到样品。

  • 特点

    • 搜索路径连续,避免多次重复运动。

    • 适合样品位置未知的场景。

    • 搜索效率较高,特别是在样品位置接近中心时表现优异。

b. 网格搜索算法
  • 原理:将XY平面划分为若干固定大小的网格,依次扫描每个网格的中心点,直至检测到样品。

  • 特点

    • 简单易实现,适合扫描范围较大的场景。

    • 可以通过调整网格大小权衡搜索速度与精度。

    • 在样品随机分布或偏离中心的情况下表现较稳定。

3. 相机检测与判断
  • 样品检测方法:使用LabVIEW的Vision模块进行图像采集和分析,通过模板匹配或特征提取算法判断当前视野内是否存在样品。

    • 模板匹配:使用已知样品的特征模板进行比对,适用于样品特征显著的情况。

    • 边缘检测:提取样品的边缘轮廓并判断形状是否符合要求。

  • 判断逻辑

    1. 当检测到样品时,记录当前位置坐标,并停止搜索。

    2. 若当前区域未检测到样品,则驱动电机移动至下一点继续搜索。

4. 精细扫描控制
  • 在样品大致位置确定后,采用小步进扫描进一步定位。

  • 扫描路径可采用栅格扫描(Grid Scan)或蛇形扫描(Snake Scan)模式,具体选择根据样品大小和形状而定。

5. LabVIEW实现流程
  1. 硬件初始化

    • 配置电机控制模块,设置XY平面的运动范围和步进距离。

    • 初始化相机参数,包括分辨率、曝光时间等。

  2. 搜索流程

    • 使用螺旋搜索或网格搜索算法驱动电机移动。

    • 每步采集相机图像并分析样品是否存在。

  3. 样品扫描

    • 在样品位置确定后,执行高分辨率扫描,记录样品的完整图像数据。

  4. 结果输出

    • 显示搜索路径、样品位置及扫描结果。

    • 可选:将样品图像保存至文件或上传至数据库。


方案优势:

  1. 通用性强:适用于不同尺寸和形状的样品。

  2. 高效性与精度结合:通过分步搜索与精细扫描相结合,兼顾搜索速度与精确定位。

  3. 可扩展性:可结合LabVIEW的其他模块,实现实时数据处理与结果分析。

实现优化建议:

  1. 引入自适应搜索机制:结合样品特征,动态调整搜索步长和路径。

  2. 使用硬件加速:通过FPGA模块或高性能电机驱动器提高运行效率。

  3. 多线程优化:在LabVIEW中同时运行电机控制和图像处理程序,提高系统响应速度。

通过以上设计与实现,可显著提升样品检测与扫描系统的性能,满足复杂应用场景的需求。

相关文章:

LabVIEW驱动电机实现样品自动搜索

利用LabVIEW控制电机驱动相机在XY平面上进行扫描,以检测样品位置。样品最初可能位于相机视野范围之外,需要实现自动搜索样品位置并完成精确定位扫描的功能。该系统需具有以下特点: 高效搜索:能够快速确定样品位置,缩短…...

React Native Hooks开发指南

一、什么是Hooks Hooks 是 React 16.8 的新增特性。在不编写 class 的情况下使用 state 以及其他的 React 特性。Hooks 是一种在函数式组件中使用有状态函数的方法。 二、类组件 componentDidMount、componentDidUpdate 和 componentWillUnmount 这三个函数的组合。 三、常用…...

腾讯云AI代码助手编程挑战赛-厨房助手之AI大厨

腾讯云AI代码助手编程挑战赛-厨房助手之AI大厨 作品简介 身处当今如火箭般迅猛发展的互联网时代,智能聊天助手已然化身成为提升用户体验的关键利器,全方位渗透至人们的数字生活。 紧紧跟随着这股汹涌澎湃的时代浪潮,我毅然投身于极具挑战性…...

ubuntu22.04 gcc,g++从10.5切换到低版本9.5

一、安装gcc-9.5 mkdir gcc cd gcc sudo apt-get download $(apt-cache depends --recurse --no-recommends --no-suggests --no-conflicts --no-breaks --no-replaces --no-enhances --no-pre-depends gcc-9 | grep -v i386 | grep "^\w") sudo dpkg -i *.deb sudo…...

在 WSL 中使用 Jupyter Notebook 的 TensorBoard 启动问题与解决方法

在 WSL(Windows Subsystem for Linux)环境中,通过 Jupyter Notebook 使用 %tensorboard --logdir outputs有时会出现 “Timed out waiting for TensorBoard to start” 错误。常见原因通常是先前的 TensorBoard 进程尚未结束,占用…...

Spring Boot 2 学习全攻略

Spring Boot 2 学习资料 Spring Boot 2 学习资料 Spring Boot 2 学习资料 在当今快速发展的 Java 后端开发领域,Spring Boot 2 已然成为一股不可忽视的强大力量。它简化了 Spring 应用的初始搭建以及开发过程,让开发者能够更加专注于业务逻辑的实现&am…...

海豚调度DolphinScheduler-3.1.9配置windows本地开发环境

源代码下载地址https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.1.9 1.Zookeeper安装与使用 如图下载解压zookeeper安装包,并创建data和log目录 下载地址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.6.4/apache-zookeeper-3.6.4-bin.tar.gz 进入…...

【机器学习:十九、反向传播】

1. 计算图和导数 计算图的概念 计算图(Computation Graph)是一种有向无环图,用于表示数学表达式中的计算过程。每个节点表示一个操作或变量,每条边表示操作的依赖关系。通过计算图,可以轻松理解和实现反向传播。 计算…...

线形回归与小批量梯度下降实例

1、准备数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltfrom torch.utils.data import DataLoader from torch.utils.data import TensorDataset######################################################################### #################准备若干个随机的x和…...

SpringCloud微服务:基于Nacos组件,整合Dubbo框架

dubbo和fegin的差异 一、Feign与Dubbo概述 Feign是一个声明式的Web服务客户端,使得编写HTTP客户端变得更简单。通过简单的注解,Feign将自动生成HTTP请求,使得服务调用更加便捷。而Dubbo是一个高性能、轻量级的Java RPC框架,提供了…...

Golang 简要概述

文章目录 1. Golang 的学习方向2. Golang 的应用领域2.1 区块链的应用开发2.2 后台的服务应用2.3 云计算/云服务后台应用 1. Golang 的学习方向 Go 语言,我们可以简单的写成 Golang 2. Golang 的应用领域 2.1 区块链的应用开发 2.2 后台的服务应用 2.3 云计算/云服…...

web前端第三次作业---制作可提交的用户注册表

制作可提交的用户注册表: 代码: <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0"><title>Document</tit…...

教育邮箱的魔力:免费获取Adobe和JetBrains软件

今天想和大家聊聊一个超级实用的话题——如何利用Edu教育邮箱来免费获取Photoshop等Adobe系列软件&#xff0c;以及JetBrains的各种开发工具。 Edu邮箱的价值 首先&#xff0c;Edu邮箱真的是个宝藏&#xff01;如果你在学校或教育机构注册过&#xff0c;通常会获得一个这样的…...

sympy常用函数与错误笔记

文章目录 前言一、sympy基本函数介绍变量定义1. sp.Symbol("x") 或 sp.symbols("m n")2. sp.Function("y")3. func(x).diff(x, n) 定义方程与求解符号1. sp.Eq(lhs, rhs)2. 求解函数&#xff08;*代表了常用且重要&#xff0c;其他部分作为拓展&…...

47_Lua文件IO操作

文件I/O(Input/Output)操作在Lua中用于与外部文件进行交互,包括读取文件中的数据和将数据写入文件。Lua提供了两种模式来进行文件操作:简单模式和完全模式。下面将详细介绍这两种模式的基本使用。 1.简单模式 1.1 简单模式介绍 简单模式提供了基本的文件操作功能,它主要…...

nginx-lua模块处理流程

一. 简述&#xff1a; nginx的模块化设计使得每一个http模块可以只专注于完成一个独立的&#xff0c;简单的功能。一个请求的完整处理过程可以由多个http模块共同协作完成&#xff0c;这种设计具有简单性&#xff0c;测试性&#xff0c;扩展性&#xff0c;灵活性。关于nginx 的…...

【大数据】机器学习-----最开始的引路

以下是关于机器学习的一些基本信息&#xff0c;包括基本术语、假设空间、归纳偏好、发展历程、应用现状和代码示例&#xff1a; 一、基本术语 样本&#xff08;Sample&#xff09;&#xff1a; 也称为实例&#xff08;Instance&#xff09;或数据点&#xff08;Data Point&…...

【前端】自学基础算法 -- 21.图的广度优先搜索

图的广度优先搜索 简介 图的广度优先搜索&#xff0c;沿着图的宽度遍历图的节点&#xff0c;先访问离起始节点最近的节点&#xff0c;然后逐渐向外扩展。 基本步骤&#xff1a; 选择一个起始节点作为当前节点。将当前节点加入队列。当队列不为空时&#xff0c;重复以下步骤…...

ChatGPT与Claude AI:两大生成式对话模型的比较分析

自ChatGPT推出以来&#xff0c;这款强大的AI聊天机器人迅速吸引了全球的关注。其出色的对话能力和多样化的应用场景&#xff0c;成为许多人初次体验基于大规模语言模型的潜力。然而&#xff0c;在这个快速发展的领域中&#xff0c;另一款AI也在悄然崭露头角&#xff0c;那就是由…...

前端开发:盒子模型、块元素

1.border边框 *{box-sizing:border-box; } //使所有边框不再撑大盒子模型 粗细 : border-width 样式 : border-style, 默认没边框 . solid 实线边框 dashed 虚线边框 dotted 点线边框 颜色 : border-color div { width : 200px ; height : 200px ; border : …...

synchronized 学习

学习源&#xff1a; https://www.bilibili.com/video/BV1aJ411V763?spm_id_from333.788.videopod.episodes&vd_source32e1c41a9370911ab06d12fbc36c4ebc 1.应用场景 不超卖&#xff0c;也要考虑性能问题&#xff08;场景&#xff09; 2.常见面试问题&#xff1a; sync出…...

【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat

目录 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景 注意事项 【磁盘】每天掌握一个Linux命令 - iostat 工具概述 iostat&#xff08;I/O Statistics&#xff09;是Linux系统下用于监视系统输入输出设备和CPU使…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

大数据学习(132)-HIve数据分析

​​​​&#x1f34b;&#x1f34b;大数据学习&#x1f34b;&#x1f34b; &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 用力所能及&#xff0c;改变世界。 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4…...

AI,如何重构理解、匹配与决策?

AI 时代&#xff0c;我们如何理解消费&#xff1f; 作者&#xff5c;王彬 封面&#xff5c;Unplash 人们通过信息理解世界。 曾几何时&#xff0c;PC 与移动互联网重塑了人们的购物路径&#xff1a;信息变得唾手可得&#xff0c;商品决策变得高度依赖内容。 但 AI 时代的来…...

Python Ovito统计金刚石结构数量

大家好,我是小马老师。 本文介绍python ovito方法统计金刚石结构的方法。 Ovito Identify diamond structure命令可以识别和统计金刚石结构,但是无法直接输出结构的变化情况。 本文使用python调用ovito包的方法,可以持续统计各步的金刚石结构,具体代码如下: from ovito…...

Linux系统部署KES

1、安装准备 1.版本说明V008R006C009B0014 V008&#xff1a;是version产品的大版本。 R006&#xff1a;是release产品特性版本。 C009&#xff1a;是通用版 B0014&#xff1a;是build开发过程中的构建版本2.硬件要求 #安全版和企业版 内存&#xff1a;1GB 以上 硬盘&#xf…...

MyBatis中关于缓存的理解

MyBatis缓存 MyBatis系统当中默认定义两级缓存&#xff1a;一级缓存、二级缓存 默认情况下&#xff0c;只有一级缓存开启&#xff08;sqlSession级别的缓存&#xff09;二级缓存需要手动开启配置&#xff0c;需要局域namespace级别的缓存 一级缓存&#xff08;本地缓存&#…...

Linux中《基础IO》详细介绍

目录 理解"文件"狭义理解广义理解文件操作的归类认知系统角度文件类别 回顾C文件接口打开文件写文件读文件稍作修改&#xff0c;实现简单cat命令 输出信息到显示器&#xff0c;你有哪些方法stdin & stdout & stderr打开文件的方式 系统⽂件I/O⼀种传递标志位…...

用递归算法解锁「子集」问题 —— LeetCode 78题解析

文章目录 一、题目介绍二、递归思路详解&#xff1a;从决策树开始理解三、解法一&#xff1a;二叉决策树 DFS四、解法二&#xff1a;组合式回溯写法&#xff08;推荐&#xff09;五、解法对比 递归算法是编程中一种非常强大且常见的思想&#xff0c;它能够优雅地解决很多复杂的…...