Nghiên cứu xử lý Ảnh Ứng dụng trong Điều khiển tự Động dựa trên nền tảng laview

Lý do chọn đề tài Xử lý ảnh ứng dụng trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW là một lĩnh vực quan trọng trong ngành tự động hóa và điều khiển, cho phép sử dụng thông tin từ h

ỦY BAN NHÂN DÂN TP.HCM

TRƯỜNG CAO ĐẲNG CÔNG NGHỆ THỦ ĐỨC

NGHIÊN CỨU KHOA HỌC NĂM HỌC 2023 – 2024

Tên đề tài:

NGHIÊN CỨU XỬ LÝ ẢNH ỨNG DỤNG TRONG ĐIỀU KHIỂN TỰ ĐỘNG DỰA TRÊN

NỀN TẢNG LABVIEW

Chủ nhiệm đề tài: TRẦN HỒNG VĂN

TP Hồ Chí Minh, ngày 18 tháng 04 năm 2024

MỤC LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT iii

DANH MỤC HÌNH ẢNH iv

PHẦN MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục đích nghiên cứu 1

3 Đối tượng và khách thể nghiên cứu 3

4 Nhiệm vụ nghiên cứu 4

5 Phương pháp nghiên cứu 4

6 Phạm vi nghiên cứu 4

PHẦN NỘI DUNG CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN 5

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.1.1 Giới thiệu 5

1.1.2 Các tính năng chính của NI Vision 5

1.2 Chức năng của bộ NI Vision 5

1.2.1 Bảng điều khiển NI Vision 5

1.2.2 Bảng chức năng NI Vision: 6

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 11 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1Dự án 1 13

3.1.1 Mô tả dự án: 13

3.1.2 Sơ đồ khối hệ thống: 13

3.1.3 Kết quả 14

3.2 Dự án 2 15

3.2.1 Mô tả dự án: 15

3.2.2 Sơ đồ khối hệ thống: 16

3.2.3 Kết quả 16

3.3 Dự án 3 18

3.3.1 Mô tả dự án: 18

3.3.2 Sơ đồ khối hệ thống: 19

3.3.3 Kết quả 19

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 22

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 23

DANH SÁCH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

OPC Open Platform Communications

LabVIEW Laboratory Virtual Instrumentation Engineering Workbench

OCR Optical character recognition

ROI Region of Interest

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 3 1: Giao diện điều khiển dự án 1 14

Hình 3 2: Chương trình dự án 1 15

Hình 3 3: Giao diện điều khiển dự án 2 17

Hình 3 4: Chương trình dự án 2 18

Hình 3 5: Giao diện điều khiển dự án 3 20

Hình 3 6: Chương trình dự án 3 21

PHẦN MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Xử lý ảnh ứng dụng trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW là một lĩnh vực quan trọng trong ngành tự động hóa và điều khiển, cho phép sử dụng thông tin từ hình ảnh để thực hiện các quyết định và kiểm soát tự động Lĩnh vực xử lý ảnh ứng dụng trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW là một phần quan trọng trong ngành tự động hóa và điều khiển Một số lý do cụ thể cho tầm quan trọng ứng dụng xử

lý ảnh trong điều khiển tự động

• Thông tin từ hình ảnh: Hình ảnh là một nguồn thông tin quan trọng cho hệ thống điều khiển tự động Xử lý ảnh cho phép trích xuất thông tin từ hình ảnh, như vị trí, hình dạng, màu sắc, và đặc điểm khác, để hệ thống có thể ra quyết định và thực hiện kiểm soát tự động

• Đa dạng ứng dụng: Xử lý ảnh trong điều khiển tự động có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ tự động hóa sản xuất đến robot hướng dẫn và nhận dạng biểu mẫu trong y tế Điều này tạo ra một loạt các ứng dụng tiềm năng trong công nghiệp và dịch vụ

• Tăng cường hiệu suất: Việc sử dụng hình ảnh trong quá trình điều khiển tự động

có thể giúp tăng cường hiệu suất của các quy trình sản xuất và làm giảm lỗi nhân công Hệ thống có thể tự động nhận dạng và sửa lỗi trong thời gian thực, giúp tăng năng suất và chất lượng

• Hỗ trợ quyết định: Thông tin từ xử lý ảnh có thể hỗ trợ quyết định của hệ thống điều khiển bằng cách cung cấp dữ liệu định tính và định lượng Điều này giúp hệ thống ra quyết định nhanh chóng và chính xác, dựa trên dữ liệu trực quan và đáng tin cậy

• Tích hợp dễ dàng: LabVIEW cung cấp một môi trường lập trình đồ họa và mạnh

mẽ cho việc phát triển và triển khai các ứng dụng điều khiển tự động dựa trên xử

lý ảnh Các công cụ và thư viện được tích hợp sẵn trong LabVIEW giúp giảm

thời gian phát triển và tăng tính linh hoạt của hệ thống

LabVIEW là một môi trường phát triển chuyên dụng cho việc thiết kế và triển khai ứng dụng điều khiển tự động Nó cung cấp một giao diện đồ họa để lập trình, cho phép người dùng thiết kế giao diện người dùng, lập trình điều khiển và thu thập dữ liệu một cách dễ dàng

LabVIEW hỗ trợ tích hợp các thư viện xử lý ảnh và có khả năng kết nối với các thiết bị cảm biến và thiết bị điều khiển khác.LabVIEW có một số điểm nổi bậc sau:

• Giao diện đồ họa: LabVIEW cung cấp một giao diện đồ họa mạnh mẽ, cho phép người dùng thiết kế giao diện người dùng một cách trực quan Bằng cách kéo thả các phần tử và kết nối chúng, người dùng có thể tạo ra các giao diện tương tác phong phú cho các ứng dụng điều khiển tự động của mình

• Lập trình dễ dàng: LabVIEW sử dụng mô hình lập trình dựa trên biểu đồ dòng tín hiệu (dataflow), giúp người dùng hiểu cách các dữ liệu và tín hiệu chạy qua

hệ thống của họ Điều này làm cho quá trình lập trình trở nên dễ dàng hơn đối với người mới bắt đầu và giúp tăng tốc độ phát triển cho các dự án phức tạp

• Tích hợp thư viện xử lý ảnh: LabVIEW hỗ trợ tích hợp các thư viện xử lý ảnh mạnh mẽ, cho phép người dùng thực hiện các công việc phức tạp như nhận dạng đối tượng, phân tích hình ảnh và xử lý video một cách dễ dàng Điều này làm cho LabVIEW trở thành một công cụ hiệu quả cho các ứng dụng điều khiển tự động dựa trên xử lý ảnh

• Kết nối thiết bị: LabVIEW có khả năng kết nối với các thiết bị cảm biến và thiết

bị điều khiển khác thông qua các giao thức và giao diện tiêu chuẩn như GPIB, RS-232, Ethernet, và Modbus Điều này cho phép người dùng tích hợp và điều khiển các hệ thống phức tạp một cách dễ dàng

• Hỗ trợ mở rộng: LabVIEW hỗ trợ cộng đồng phát triển mở rộng, với nhiều plugin

và thư viện bổ sung được phát triển bởi cộng đồng người dùng Điều này mở ra nhiều cơ hội cho việc mở rộng tính năng và tùy chỉnh LabVIEW cho nhu cầu cụ

thể của từng dự án

Tóm lại, sự kết hợp giữa xử lý ảnh và điều khiển tự động trên nền tảng LabVIEW không chỉ là một lĩnh vực quan trọng mà còn là một xu hướng tiên tiến trong lĩnh vực tự động hóa và kiểm soát Bằng cách sử dụng công nghệ này, chúng ta có thể tận dụng sức mạnh của xử lý ảnh để thu thập và phân tích dữ liệu từ hình ảnh, từ đó đưa ra các quyết định thông minh và thực hiện các tác vụ kiểm soát tự động một cách chính xác và hiệu quả Các ứng dụng của việc này rất đa dạng, từ việc kiểm tra sản phẩm trong quá trình sản xuất đến giám sát an ninh, từ điều khiển robot đến hệ thống y tế Bằng cách tận dụng khả năng linh hoạt và dễ sử dụng của LabVIEW, các nhà phát triển có thể nhanh chóng triển khai các giải pháp tự động hóa tiên tiến, mang lại nhiều lợi ích đáng kể về hiệu

suất, chất lượng và tiết kiệm chi phí cho các ứng dụng của họ Do đó, việc phát triển và ứng dụng xử lý ảnh trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW hứa hẹn sẽ tiếp tục là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển đầy triển vọng trong tương lai

Đề tài này là sự kết hợp của hai lĩnh vực quan trọng và đang phát triển nhanh chóng: xử

lý ảnh và tự động hoá Sự liên kết này không chỉ có ý nghĩa trong việc nghiên cứu và phát triển, mà còn liên quan đến các xu hướng quan trọng và có tính thời sự cao trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ công nghiệp đến y tế và an ninh Bằng cách kết hợp xử lý ảnh với điều khiển tự động thông qua nền tảng LabVIEW, chúng ta mở ra nhiều cơ hội mới cho việc tối ưu hoá và tự động hoá quá trình trong các ngành công nghiệp, từ sản xuất đến dịch vụ, và từ y tế đến an ninh

Đề tài cũng có vai trò quan trọng trong việc phục vụ giảng dạy trong ngành Tự động hoá công nghiệp, đặc biệt là trong bối cảnh ngành này đang hướng tới ứng dụng IoT trong công nghiệp Bằng việc giới thiệu và áp dụng các phương pháp xử lý ảnh và điều khiển

tự động trên nền tảng LabVIEW, đề tài không chỉ giúp sinh viên hiểu rõ hơn về các công nghệ mới mà còn giúp họ phát triển kỹ năng và kiến thức cần thiết để áp dụng vào thực

tế trong lĩnh vực tự động hoá công nghiệp, đặc biệt là khi thúc đẩy sự phát triển của IoT trong ngành

Mô hình này có khả năng nhận diện và phân loại các sản phẩm vào các nhóm khác nhau dựa trên các đặc điểm hình ảnh như hình dáng, màu sắc, hoặc cấu trúc Ứng dụng LabVIEW trong xử lý ảnh và phân loại sản phẩm là áp dụng phần mềm LabVIEW để thực hiện xử lý ảnh và phân loại sản phẩm trên mô hình phân loại đã xây dựng Việc này giúp tối ưu hóa quá trình phát triển mô hình, cung cấp giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng, cũng như tăng khả năng tích hợp với các hệ thống điều khiển tự động khác

3 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài "Nghiên cứu xử lý ảnh ứng dụng trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW" là LabVIEW, NI Vision

LabVIEW: Đây là một môi trường phát triển tích hợp cho việc thiết kế và triển khai các ứng dụng điều khiển tự động Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc sử dụng các tính năng

và công cụ của LabVIEW để xử lý ảnh và thực hiện các nhiệm vụ điều khiển tự động

NI Vision: Đây là một bộ công cụ phần mềm của National Instruments được tích hợp vào LabVIEW để hỗ trợ xử lý ảnh và phân tích hình ảnh Nghiên cứu sẽ khám phá và

áp dụng các chức năng của NI Vision để thực hiện các tác vụ xử lý ảnh trong môi trường LabVIEW

Nghiên cứu tập trung vào cách LabVIEW và NI Vision hoạt động, cũng như cách kết hợp chúng để tạo ra các ứng dụng hiệu quả trong lĩnh vực xử lý ảnh và điều khiển tự động

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

Nhiệm vụ nghiên cứu của đề tài "Nghiên cứu xử lý ảnh ứng dụng trong điều khiển tự động dựa trên nền tảng LabVIEW" là sử dụng phần mềm LabVIEW, bộ công cụ NI Vision trong xử lý ảnh và phân loại sản phẩm Cụ thể, nhiệm vụ nghiên cứu sẽ bao gồm:

- Sử dụng công cụ NI Vison

- Xây dựng mô hình phân loại sản phẩm bằng mã QR

- Xây dựng mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc

- Xây dựng mô hình kiểm tra chất lượng sản phẩm

5 Phương pháp nghiên cứu

Đề tài xử dụng phương pháp nghiên cứu thực nghiệm

6 Phạm vị nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu của đề tại tập trung vào 3 ứng dụng cụ thể: xây dựng mô hình phân loại sản phẩm bằng mã QR; xây dựng mô hình phân loại sản phẩm theo màu sắc; xây dựng mô hình kiểm tra chất lượng sản phẩm

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN

1.1 Tổng quan về công cụ phát triển NI Vision

1.1.1 Giới thiệu

Bộ công cụ phát triển NI Vision (NI Vision Development Module) là một phần mềm được thiết kế để hỗ trợ việc phát triển ứng dụng thị giác máy móc trong môi trường LabVIEW Bộ công cụ này cung cấp các công cụ và thư viện mạnh mẽ cho việc xử lý

và phân tích hình ảnh, từ việc thu thập dữ liệu hình ảnh cho đến việc phát hiện, nhận dạng và đo lường các đặc điểm trong hình ảnh

1.1.2 Các tính năng chính của NI Vision

Các tính năng chính của module phát triển NI Vision bao gồm:

▪ Thư viện xử lý hình ảnh: Cung cấp các hàm và công cụ để thực hiện các thao tác

xử lý hình ảnh như lọc, làm rõ, phân đoạn, và biến đổi hình ảnh

▪ Công cụ phân tích hình ảnh: Hỗ trợ việc phát hiện và nhận dạng các đối tượng trong hình ảnh, cũng như đo lường các thuộc tính hình ảnh như kích thước, hình dạng, và màu sắc

▪ Công cụ kiểm tra và kiểm định: Cung cấp các chức năng để thực hiện kiểm tra chất lượng hình ảnh và kiểm tra hiệu suất của hệ thống thị giác máy móc

▪ Hỗ trợ phát triển ứng dụng: Bao gồm các mẫu ứng dụng, ví dụ và tài liệu hướng dẫn để giúp người dùng nhanh chóng bắt đầu và phát triển các ứng dụng thị giác máy móc

▪ Với module phát triển NI Vision, người dùng có thể tận dụng sức mạnh của LabVIEW để xây dựng các hệ thống thị giác máy móc phức tạp và hiệu quả

1.2 Chức năng của bộ NI Vision

1.2.1 Bảng điều khiển NI Vision

Bảng điều khiển Vision có sẵn từ cấp độ cao nhất của bảng điều khiển LabVIEW Bảng điều khiển Vision chứa các phần tử sau:

• IMAQ Image.ctl — Đây là kiểu định nghĩa mô tả kiểu dữ liệu hình ảnh Bạn có thể sử dụng điều khiển này để đại diện cho kiểu dữ liệu hình ảnh trên giao diện trước của một VI Ví dụ, sử dụng điều khiển này như một đầu vào hoặc đầu ra của một subVI để một VI gọi có thể truyền hình ảnh cho subVI

• Image Display — Sử dụng điều khiển này để hiển thị hình ảnh của bạn trực tiếp trên LabVIEW Bạn cũng có thể sử dụng điều khiển này để tạo các vùng quan tâm (ROIs) Cả hai phiên bản Classic và 3D của điều khiển Hiển thị Hình ảnh đều có sẵn

• IMAQ Vision controls — Sử dụng các điều khiển này để có được chức năng của các điều khiển VI tương ứng từ NI Vision trực tiếp vào các VI của bạn

• Machine Vision controls — Sử dụng các điều khiển này để có được chức năng của các điều khiển VI tương ứng từ Thị giác máy móc trực tiếp vào các VI của bạn

1.2.2 Bảng chức năng NI Vision:

NI Vision cho LabVIEW được tổ chức thành ba bảng chức năng chính: "Vision Utilities" (Công cụ Tiện ích Thị giác), "Image Processing" (Xử lý Hình ảnh), và "Machine Vision" (Thị giác Máy) Phần này mô tả các bảng chức năng này và các bảng con của chúng

• Vision Utilities (công cụ tiện ích thị giác):

Bảng chức năng này chứa các công cụ và hàm tiện ích hỗ trợ cho việc xử lý và quản lý hình ảnh trong ứng dụng thị giác máy móc

Các chức năng thường gặp có thể bao gồm các công cụ để thực hiện chuyển đổi định dạng hình ảnh, quản lý bộ nhớ hình ảnh, và các tiện ích xử lý dữ liệu hình ảnh

• Image Processing (xử lý ảnh):

Bảng chức năng này chứa các công cụ và hàm để thực hiện các phép xử lý và biến đổi hình ảnh, nhằm cải thiện chất lượng hoặc trích xuất thông tin từ hình ảnh

Các chức năng thường gặp có thể bao gồm lọc hình ảnh, làm sáng tối, cắt hình ảnh, và phát hiện biên hình ảnh

• Machine Vision (thị giác máy):

Bảng chức năng này chứa các công cụ và hàm chuyên biệt để phát triển các ứng dụng thị giác máy móc, bao gồm phát hiện, nhận dạng và đo lường các đối tượng trong hình ảnh

Các chức năng thường gặp có thể bao gồm phát hiện đối tượng, đo kích thước, đánh giá chất lượng và kiểm tra cấu trúc hình ảnh

a) Vision Utilities

Các chức năng tiện ích thị giác cho phép bạn thao tác và hiển thị hình ảnh trong NI Vision

• Quản lý hình ảnh (Image Management) — Một nhóm các VI quản lý hình ảnh

Sử dụng các VI này để tạo và loại bỏ hình ảnh, thiết lập và đọc các thuộc tính của một hình ảnh như kích thước và vị trí, và sao chép một hình ảnh sang một hình ảnh khác Bạn cũng có thể sử dụng một số VI tiên tiến để xác định vùng biên của một hình ảnh và truy cập con trỏ đến dữ liệu hình ảnh

• Tập tin (Files) — Một nhóm các VI đọc hình ảnh từ các tệp, ghi hình ảnh vào các tệp trong các định dạng tệp khác nhau và lấy thông tin về hình ảnh chứa trong một tệp

• Biên ngoài (External Display) — Một nhóm các VI điều khiển hiển thị của hình ảnh trong các cửa sổ hình ảnh bên ngoài Sử dụng các VI này để hoàn thành các nhiệm vụ sau:

o Lấy và thiết lập các thuộc tính cửa sổ, như kích thước, vị trí và tỷ lệ phóng

o Lấy thông tin về các ROI được vẽ trên cửa sổ hình ảnh

o Vùng quan tâm (Region of Interest) — Một nhóm các VI quản lý ROI Sử dụng các VI này để định nghĩa ROI theo cách lập trình và chuyển đổi ROI

từ và sang mặt nạ hình ảnh

• Xử lý hình ảnh (Image Manipulation) — Một nhóm các VI sửa đổi nội dung không gian của hình ảnh Sử dụng các VI này để tái mẫu một hình ảnh, trích xuất phần của một hình ảnh và xoay, dịch chuyển và bóc giải hình ảnh Bảng con này cũng chứa các VI sao chép hình ảnh vào và từ bảng tạm

• Xử lý điểm ảnh (Pixel Manipulation) — Một nhóm các VI đọc và sửa đổi các pixel riêng lẻ trong một hình ảnh Sử dụng các VI này để đọc và thiết lập giá trị pixel trong một hình ảnh hoặc dọc theo một hàng hoặc cột trong một hình ảnh,

điền các pixel trong một hình ảnh với một giá trị cụ thể và chuyển đổi một hình ảnh từ và sang một mảng 2D của LabVIEW

• Phủ lớp (Overlay) — Một nhóm các VI đè lên đồ họa trên một môi trường hiển thị hình ảnh mà không làm thay đổi các giá trị pixel của hình ảnh Sử dụng các

VI này để đè lên kết quả của ứng dụng kiểm tra của bạn lên các hình ảnh bạn kiểm tra

• Hiệu chuẩn (Calibration) — Một nhóm các VI hiệu chuẩn không gian của một hình ảnh để đo lường chính xác, thực tế, bất kể góc nhìn của máy ảnh hoặc méo ống kính Sử dụng các VI này để thiết lập một hiệu chuẩn đơn giản hoặc để cho phép NI Vision tự động học dữ liệu hiệu chuẩn từ một hình ảnh lưới Sau đó, sử dụng các VI này để chuyển đổi tọa độ pixel thành tọa độ thế giới thực để đo lường đơn giản

• Tiện ích màu sắc (Color Utilities) — Một nhóm các VI truy cập dữ liệu từ hình ảnh màu sắc Sử dụng các VI này để trích xuất các tầng màu khác nhau từ một hình ảnh, thay thế các tầng của một hình ảnh màu sắc bằng dữ liệu mới, chuyển đổi một hình ảnh màu sắc từ và sang một mảng 2D, đọc và thiết lập giá trị pixel trong một hình ảnh màu sắc và chuyển đổi giá trị pixel từ không gian màu này sang không gian màu khác

• Thị giác thời gian thực (Vision RT) — Một nhóm các VI cung cấp chức năng sử dụng NI Vision với Module LabVIEW Real-Time (RT) Sử dụng các VI này để hiển thị hình ảnh ra Video Out trên hệ thống RT của bạn, để kiểm soát cài đặt nén để gửi hình ảnh qua mạng và để thời gian ràng buộc các VI xử lý trên hệ thống RT của bạn

b) Image Processing

Sử dụng các chức năng Xử lý Hình ảnh để phân tích, lọc và xử lý hình ảnh trong NI Vision

• Xử Lý (Processing) — Một nhóm các VI thực hiện xử lý hình ảnh xám và hình ảnh nhị phân Sử dụng các VI này để chuyển đổi một hình ảnh xám thành một hình ảnh nhị phân bằng các kỹ thuật ngưỡng khác nhau Bạn cũng có thể sử dụng các VI này để biến đổi hình ảnh bằng các bảng tra cứu được xác định trước hoặc tùy chỉnh, áp dụng biến đổi phẳng lụa, áp dụng biến đổi đập vỡ sông, thay đổi thông tin đối sáng trong hình ảnh và đảo ngược các giá trị trong một hình ảnh

• Bộ Lọc (Filters) — Một nhóm các VI lọc hình ảnh để tăng cường thông tin trong hình ảnh Sử dụng các VI này để làm mờ một hình ảnh, loại bỏ nhiễu và làm nổi bật hoặc tăng cường biên trong hình ảnh Bạn có thể sử dụng một nhân tích cụ thể được xác định trước hoặc tạo nhân tích cụ thể

• Mô Phỏng (Morphology) — Một nhóm các VI thực hiện các thao tác hình thái học trên một hình ảnh Một số VI này thực hiện các thao tác hình thái học cơ bản, như phình ra và xói mòn, trên hình ảnh xám và hình ảnh nhị phân Các VI khác cải thiện chất lượng của các hình ảnh nhị phân bằng cách lấp đầy lỗ trong các hạt, loại bỏ các hạt tiếp xúc với biên hình ảnh, loại bỏ các hạt nhỏ và loại bỏ các hạt không mong muốn dựa trên các đặc tính hình dạng khác nhau của hạt Một tập hợp khác các VI trong bảng con này tách các hạt tiếp xúc, tìm bộ xương của hạt và phát hiện các hạt tròn

• Phân Tích (Analysis) — Một nhóm các VI phân tích nội dung của hình ảnh xám

và hình ảnh nhị phân Sử dụng các VI này để tính toán thông tin biểu đồ và thống

kê xám của một hình ảnh, lấy thông tin và thống kê pixel dọc theo bất kỳ hồ sơ một chiều nào trong hình ảnh và phát hiện và đo lường các hạt trong hình ảnh nhị phân

• Xử Lý Màu Sắc (Color Processing) — Một nhóm các VI phân tích và xử lý hình ảnh màu sắc Sử dụng các VI này để tính toán biểu đồ màu sắc của các hình ảnh;

áp dụng bảng tra cứu vào hình ảnh màu sắc; thay đổi độ sáng, đối sáng và thông tin gamma liên quan đến một hình ảnh màu sắc; và ngưỡng một hình ảnh màu sắc Một số VI trong nhóm này cũng so sánh thông tin màu sắc trong các hình ảnh khác nhau hoặc các vùng khác nhau trong một hình ảnh bằng một quá trình phù hợp màu sắc

• Toán Tử (Operators) — Một nhóm các VI thực hiện các phép toán cơ bản và logic trên hình ảnh Sử dụng một số VI trong nhóm này để thêm, trừ, nhân và chia một hình ảnh với các hình ảnh khác hoặc hằng số Sử dụng các VI khác trong bảng con này để áp dụng các phép toán logic — như AND/NAND, OR/NOR, XOR/XNOR — và thực hiện so sánh pixel giữa một hình ảnh và các hình ảnh khác hoặc một hằng số Ngoài ra, một VI trong bảng con này cho phép bạn chọn các vùng trong một hình ảnh để xử lý bằng một phép toán lớp