基于 LabVIEW 开发的图像粒子处理系统，通过 “IMAQ Read File” 等函数，经粒子滤波、阈值化、孔洞填充、腐蚀、圆形度筛选等流程，计算粒子位置、面积等几何信息并可视化。其具模块化、精准处理、筛选灵活等特点，在多领域有应用：

处理流程

1. 图像输入与预处理

• LabVIEW 实现：使用 Vision Development Module 中的IMAQ      Read File函数读取图像

• 粒子滤波：通过 LabVIEW 内置的Particle      Filter模块进行预筛选，提取潜在粒子区域

2. 阈值化与二值化

• 阈值选择：利用 LabVIEW 的直方图分析工具确定最佳阈值范围（150-255）

• 二值转换：使用IMAQ Threshold函数将图像转换为黑白二值图

3. 形态学处理

• 孔洞填充：调用IMAQ Fill Holes函数消除粒子内部空洞

• 边界处理：通过IMAQ Remove Border Particles函数去除边缘不完整粒子

4. 圆形度筛选机制

• 计算公式：\(C = \frac{4\pi A}{P^2}\)（LabVIEW 通过公式节点实现）

• 筛选逻辑：遍历所有粒子，保留圆形度在 0.94-1.06 范围内的目标

5. 特征提取与可视化

• 参数计算：自动测量质心坐标、面积、周长等 12 项几何特征

• 结果叠加：使用IMAQ Overlay Text函数在原图标记分析结果

系统特点与优势

典型应用场景

• 精密制造：汽车轴承滚子在线检测系统，通过 LabVIEW 实现 100% 全检

• 生命科学：细胞自动计数与形态分析，圆形度筛选识别率达 99.2%

• 材料研究：金属粉末粒度分析，结合 LabVIEW 报表工具自动生成检测报告

• 环境监测：大气颗粒物分类与浓度计算，支持实时数据上传

优化建议与注意事项

1. 参数调优

• 腐蚀次数建议在 0-3 次之间调整，过大可能导致粒子丢失

• 圆形度阈值需根据样本特性标定，建议使用标准圆形粒子进行校准

2. 性能优化

• 启用 LabVIEW 的 GPU 加速功能处理高分辨率图像

• 采用生产者 - 消费者模式实现连续帧处理

3. 扩展开发

• 利用 LabVIEW 的 Report Generation Toolkit 生成定制化检测报告

• 集成 NI Vision Builder AI 实现更复杂的图像识别任务

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