예제로 쉽게 배우는 labview 머신비젼

감사합니다, 나는 vi.libaddons에 압축을 풀고 실험실뷰를 다시 시작했습니다. 그러나 함수 메뉴에는 팔레트에 UI가 없습니다. .mnu 파일로 해야 할 일이 있나요? 예. 도구 키트는 G 코드로 만 작성됩니다. LV 2013에서 잘 작동합니다. 나는 이 툴킷에 익숙하지만, 나는 당신의 관찰에 동의한다. NI는 엔지니어와 과학자들에게 생산성, 혁신 및 발견을 가속화하는 시스템을 제공합니다. 기계 학습의 아이디어는 인간의 학습 과정을 모방하는 것입니다, 즉, 경험을 통해 지식을 얻는. 기계 학습 알고리즘을 통해 기계는 경험적 데이터에서 규칙을 일반화하고 학습된 규칙에 따라 향후 데이터를 예측할 수 있습니다.

MLT(기계 학습 도구 키트)는 LabVIEW에서 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다. 고차원 데이터의 시각화, 패턴 인식, 기능 회귀 및 클러스터 식별과 같은 문제에 대한 강력한 도구입니다. 딥 러닝 모델을 배포하여 어려운 머신 비전 문제를 해결합니다. 로고의 솔루션은 딥 러닝 기반 시스템의 프로토타이핑 및 배포를 위한 간단하고 사용하기 쉬운 API를 제공합니다. 기술 채택을 더욱 용이하게 하기 위해 참조 예제와 도움말 가이드가 제공됩니다. 클러스터링은 자율 학습의 주요 및 중요한 접근 방식 중 하나입니다. 클러스터링은 유사한 개체가 동일한 클래스에 할당되고 서로 다른 개체가 다른 클래스에 할당되도록 개체 집합에 클래스 멤버자격을 할당하는 것을 의미합니다. 각 클래스는 종종 각 문제에서 의미 있는 패턴을 나타냅니다.

클러스터링은 데이터에서 서로 다른 패턴을 식별하는 데 유용합니다. 예를 들어 이미지 처리에서 클러스터링을 사용하여 디지털 이미지를 테두리 감지 또는 개체 인식을 위해 고유한 영역으로 나눌 수 있습니다. 이 소프트웨어는 매트릭스 / 선형 대수 함수 (Labview 전체에서 사용할 수 있음)와 VI 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수있는 많은 MGI 유틸리티가 필요합니다. 딥 러닝 인프라의 가능성을 LabVIEW에 도입하여 저는 제가 배운 것을 LabVIEW에 적용하는 것에 대해 눈으로 지금 같은 과정을 수강하고 있습니다. LabVIEW의 장점은 처리되는 동안 데이터를 `볼` 수 있도록 하는 것입니다. 나는 과정에 불과 3 주, 하지만 지금까지, 여기에이 도구 키트에 몇 가지 익숙한 소리. 당신은 어떤 좋은 사용에 넣어 수 있습니까? 자동 검사를 위한 비전 빌더는 프로그래밍 없이 카메라와 인터페이스하고, 이미지 분석을 사용자 정의하고, 검사 결과를 생성하는 데 사용할 수 있는 애플리케이션 소프트웨어입니다. LabVIEW를 사용하여 작성된 IP를 통합하여 필요할 때 사용자 지정할 수 있는 기능을 희생하지 않고도 머신 비전 IP를 신속하게 구축할 수 있습니다. 감독 학습은 입력 데이터와 해당 출력(레이블) 간의 관계(함수)의 일반화를 말합니다. 관계(함수)는 입력 데이터 쌍과 원하는 출력의 쌍인 예제의 학습 집합을 통해 학습됩니다. 교육 중에 실제 출력과 원하는 출력 사이의 오류는 특정 학습 규칙에 따라 시스템 매개 변수를 조정하기 위해 시스템에 다시 공급되는 경우가 많습니다.

교육 후 학습된 관계(함수)의 성능은 학습 집합과 분리된 테스트 집합(예제)에서 평가되어야 합니다. 자율 학습은 레이블이 지정되지 않은 데이터에 숨겨진 구조를 드러내는 문제를 말합니다. 데이터에 레이블이 지정되지 않았기 때문에 알고리즘의 학습자에게 다시 공급되는 오류 신호가 없습니다. 이것은 감독되지 않은 학습과 감독 된 학습을 구별합니다.