NI Vision Development Module 2019破解版是NI视觉开发模块（VDM），使用可为用户提供数百种图像处理和机器视觉功能。 除了编程库，NI视觉开发模块还包括NI Vision Assistant。 使用觉开发模块可快速进行产品的检测和测量，该模块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。将深度学习模型部署到机器视觉系统，部署深度学习模型，解决复杂的机器视觉难题。视觉开发模块可用于配置相机、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。视觉开发模块可用于配置相机、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。结合视觉开发模块使用FPGA进行高速图像处理，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。
安装破解教程
1、在本站下载并解压，得到ni-vision-development-module_19.0.0_offline.iso安装镜像和破解文件夹
2、加载ni-vision-development-module_19.0.0_offline.iso，双击Install.exe运行，勾选我接受上述许可协议，点击下一步
3、继续点击下一步，如图所示，选择安装选项，点击下一步
4、安装中，耐心等待即可
5、安装完成，退出向导，勾选
不。我不想参加NI客户体验改善计划，点击ok
6、运行NI License Activator 1.2.exe，
使用Activator生成许可证和序列号，右键点击activate
新功能
1、深入学习OpenVINO™支持 - 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OpenVINO™IR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。（有关Model Optimizer及其用法的更多详细信息，请访问：％NI_MO_INSTALL_PATH％\ Readme.md和％NI_MO_INSTALL_PATH％\ Readme.html）。
4、Linux RT，Windows支持OpenVINO™推理API。
5、Vision FPGA
6、增加了对能够并行处理8个像素的Xilinx®Kintex®UltraScale™FPGA IP的支持，使用以下VI：
7、IMAQ FPGA AutoBThreshold ICV ROI U8x8_DRAM256x2
8、IMAQ FPGA AutoBThreshold ICV U8x8_DRAM256x2
9、视频支持改进
10、AVI更新：支持写入AVI大于2 GB的文件。
11、新安装的编解码器：VP8，VP9。
12、支持具有相同模板图像的并行匹配模式实例。
13、Vision Assistant - 模板编辑器改进
14、模板编辑器窗口现在可以调整大小。
15、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。
16、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
快速集成相机和硬件，并利用可配置的算法开发工具，检测和测量产品。
1、视觉开发模块的功能
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。
2、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。
3、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。
4、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。
5、使用可配置的算法工程开发工具，更快速编程
使用视觉助手（Vision Assistant）这一菜单驱动的算法工程开发工具，配置算法并交互式地查看变更的结果。
6、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、将深度学习模型部署到机器视觉系统
1、视觉开发模块和TensorFlow的功能
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。
2、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。
3、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。
三、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。
1、视觉开发模块的功能
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。
2、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。
3、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。
4、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。
使用说明
1、NI应用软件支持
下表列出了NI视觉开发模块支持的NI应用软件版本，包括服务包。 安装程序专门为每个支持的LabVIEW版本提供了Vision开发模块的并排安装，使您可以将NI视觉开发模块与多个版本的LabVIEW配合使用。 在安装NI视觉开发模块之前，NI建议您安装LabVIEW，LabVIEW Real-Time或任何其他支持的开发环境。
2、NI视觉开发模块.NET支持
NI Vision Development Module 2013 SP1是最新版本，用于将.NET Framework 1.1，.NET Framework 2.0，.NET Framework 3.5和.NET语言集成的更新支持发布到Visual Studio 2005和Visual Studio 2008. Visual Studio 2010及更高版本 不受支持。 NI视觉开发模块2019及更高版本不再包含.NET功能的开发和运行时支持。
3、NI视觉开发模块FPGA支持
有关FPGA支持的更多信息以及Vision功能和硬件的完整列表，请访问ni.com/info并输入信息代码VisionFPGASupport。
4、LabVIEW NXG操作系统和要求
LabVIEW NXG的软件支持在以下方面有所不同：
系统要求 - 仅支持64位（x64）处理器。
操作系统 - 仅支持64位操作系统。
注意：有关其他系统要求，请参阅LabVIEW NXG自述文件。
5、LabVIEW NXG支持的VDM更改
有关LabVIEW NXG中VDM支持的信息，请访问ni.com/info并输入信息代码VisionNXGGuide。
6、为LabVIEW NXG安装视觉开发模块
LabVIEW NXG使用NI Package Manager安装。完成以下步骤以安装LabVIEW NXG的Vision Development Module。
访问ni.com/info并输入信息代码NXGDownload以访问LabVIEW NXG下载页面。
单击下载LabVIEW NXG。
NI Package Manager安装，然后自动打开安装窗口。
选择LabVIEW NXG 3.1和NI Vision Development Module 2019。
完成安装程序说明，下载LabVIEW NXG和LabVIEW NXG的Vision Development Module支持。
7、LabVIEW NXG帮助
通过按Ctrl + H并将鼠标悬停在对象上来查看LabVIEW中的上下文帮助。
使用LabVIEW窗口右上角的搜索栏搜索项目。您还可以查看搜索结果的上下文帮助。
8、LabVIEW NXG示例
启动LabVIEW并单击Learning选项卡。
LabVIEW课程位于课程选项卡中，LabVIEW示例位于“示例”选项卡中。按照课程和示例中的说明进行操作。
