ni vision development module 2019破解版

ni vision development module 2019是一款全新版本用于开发机器视觉和图像处理应用所需的视觉开发模块软件，在原软件基础上经过升级更新，在功能和性能上得到改进以及优化，使其软件功能性更加完善，从而给用户带去便利，完善的功能得到更好的利用。它简称为ni vision 2019，加入了多个全新功能，比如增加了新的深度学习API，增加了对执行OpenVINO IR模型的支持，使用python增加模型优化器支持， 增加了对能够并行处理8个像素的Xilinx Kintex UltraScal FPGA IP的支持，改进了模板编辑器，支持写入AVI大于2 GB的文件等等，可以大幅度的提高用户的工作效率。全新的软件提供了数百个用于开发和部署机器视觉应用程序的函数，旨在帮助您用户使用LabVIEW或C/C ++开发机器视觉应用程序，并将这些应用程序部署到Windows或NI Linux实时硬件。软件提供了丰富的函数库，您可以访问数百个图像处理算法和机器视觉函数，以增强图像、检查对象是否存在、定位特征、识别对象、测量零件等等。
小编给大家带来了ni vision development module 2019破解版下载，数据包内附带破解补丁，可以完美激活注册软件，解锁软件中被限制的很多功能，用户就可以免费、无功能限制使用了，欢迎有需求的用户前来本站免费下载体验！

安装教程

1、下载并解压安装包压缩包，得到安装程序和破解补丁文件

2、首先用虚拟机加载ni-vision-development-module_19.0.0_offline.iso镜像文件，或用winrar解压，然后双击运行Install.exe程序进行软件安装，弹出界面进入安装向导界面，点击我接受上述许可协议，然后点击下一步继续安装

3、选择安装选项，最好全部选择

4、根据安装提示进行软件安装，进入安装状态，正在安装

5、软件安装完成，点击立即重启，重启使配置生效

破解教程

1、打开文件夹，进入Crack文件，运行破解补丁NI License Activator 1.2.exe程序，激活许可证即可，右键点击activate

2、至此，软件成功注册激活，用户可以无限制免费使用了

新增功能

新功能介绍：
一、深入学习OpenVINO支持
1、增加了新的深度学习API（在机器学习>深度学习下），以支持加载OpenVINO模型，中间表示（IR）格式。添加的新VI是IMAQ DL Model Create（OpenVINO）。
2、增加了对执行OpenVINOIR模型的支持。
3、使用python增加模型优化器支持。提供了用于将模型从Tensorflow和Caffe等深度学习框架转换为IR的Python脚本。
4、Linux RT，Windows支持OpenVINO推理API。
二、Vision FPGA
1、增加了对Xilinx Kintex UltraScaleFPGA IP的支持，能够使用以下VI并行处理8个像素：
2、IMAQ FPGA AutoBThreshold ICV ROI U8x8_DRAM256x2；
3、IMAQ FPGA AutoBThreshold ICV U8x8_DRAM256x2
三、视频支持改进
1、AVI更新：支持写入AVI大于2 GB的文件。
2、新安装的编解码器：VP8，VP9。
3、支持具有相同模板图像的并行匹配模式实例。
四、Vision Assistant 
1、模板编辑器改进
2、模板编辑器窗口现在可以调整大小。
3、模板掩蔽改进 - 可以修改掩模，不立即提交，新的魔棒工具来掩盖区域。
4、新的自动遮罩功能，自动检测物体和遮罩背景。

功能特色

一、检测和测量产品
软件提供了可配置的算法工程开发工具和直观的相机和硬件集成，可确保您更快速地检测和测量产品。您可以自动检测相机并快速查看图像，以确保正确的相机配置。 借助图形化编程环境和可配置的算法工程开发工具，轻松实现数百种算法，如模式匹配、OCR和边缘检测。 通过与NI和第三方硬件的紧密集成，更新机器视觉系统，更轻松地满足测试要求。
1、只需一个软件包即可支持所有视觉硬件
利用LabVIEW的开放性和互操作性，在单一环境中开发图像处理软件并控制照明、相机及其他自动化硬件。
2、快速配置相机，轻松采集图像
快速检测和调整Camera Link、GigE和USB 3相机设置并查看实时图像，以便确保正确的相机配置。
3、使用数百个算法进行编程，满足检测需求
利用功能强大的图像处理库和数百种算法，轻松完成模式匹配、边缘检测、OCR、缺陷检查及更多任务。
4、集成其他测量和硬件，扩展系统功能
将图像数据关联到程序的其他元素，并集成视觉检测结果，比如合格/不合格判定、控制输出和传感器数据。

二、在FPGA上执行高速图像处理
利用视觉开发模块中包含的FPGA图像处理IP，实现高产量和确定性控制。使用40多种FPGA图像处理算法自定义高速图像处理和控制。 使用LabVIEW中的图形化开发环境，快速将高速、确定的图像处理和控制部署到生产车间。
1、轻松配置相机，实现FPGA图像传输
无论是要在FPGA上执行所有处理还是在FPGA和CPU之间分配任务，都要选择正确的数据传输方法。
2、在FPGA上使用高速高吞吐量算法
使用40多种FPGA算法自定义所需的IP，以在FPGA上编程高速图像处理。
3、集成检测结果至高速控制循环
通过与其他NI硬件集成，提供高速模拟或数字输出，以根据检测结果控制其他测试硬件。

三、将深度学习模型部署到机器视觉系统
软件可用于配置相机、自定义图像分析，并生成检测结果，以满足生产和验证测试需求。通过在NI Linux Real-Time和Windows操作系统上部署使用TensorFlow开发的深度学习模型，解决困难的缺陷检测和特征识别问题。
1、使用TensorFlow训练深度学习模型
TensorFlow是Google推出的业界领先的开源深度学习开发工具，可用于开发和培训深度学习模型，以应对困难的检测挑战。
2、将深度学习模型部署至NI硬件
模型导入工具可帮助您将深度学习模型集成到生产车间的相机和硬件中，支持NI Linux Real-Time硬件和Windows计算机。

软件特点

1、全套软件工具可对目标进行查找、计数、测量、识别与分类。
2、本地支持适合LabVIEW、C、C++、C#、Visual Basic .NET。
3、能够创建交互式HMI显示并根据结果作出复杂决策。
4、通过使用Modbus、EtherNet/IP、串口等协议的设备, 执行I/O和接口操作。
5、NI视觉助手用于应用原型和代码生成。
6、包含NI视觉采集软件, 适合采集源自千兆以太网视觉、IEEE 1394、USB摄像头等设备的图像。