1.概述（www.nb-ai.com）

• 本教程用于介绍SDK（LabView 版）使用方法。该SDK工具包用于辅助工程师进行AI视觉开发。要进行软件开发，需要从官网下载：

  1. 在工作台训练好的模型文件

  2. SDK（LabView 版）工具包

2.环境配置

• 支持的操作系统： Windows10/11 X64

• 软件依赖:

  1. LabView（2020版本及以上）官方下载链接
  2. LabView Vision Development模块（版本对应LabView的版本）官方下载链接

此SDK只支持在Nvidia显卡上运行。不支持 AMD 等其他品牌！

• 支持的显卡类型：英伟达GPU（支持算力为“6.1”、“7.5”、“8.6”的GPU）。具体型号见工作台的模型下载界面中的“选择硬件”。 

  

   在英伟达官网可以查到显卡算力

• 支持的显卡驱动版本：不低于cuda version 11.6 （在终端命令窗口中输入“nvidia-smi.exe”即可查询cuda version） 

  

   英伟达显卡驱动下载链接 (备用链接) 

  

3.快速入门

• 下面给出一个示例，帮助您快速了解如何使用SDK完成 LabView 软件开发。本示例使用LabView（2022 Q3版本）以及 LabView Vision Development模块（2022 Q3版本）。

3.1 解压SDK

• 将下载好的SDK文件解压到安全的路径下，如下所示： 

3.2 添加环境变量

• 下面开始添加系统环境变量，打开“此电脑”，空白位置右键，然后选择“属性”，点击“高级系统设置”，点击“环境变量”，出现如下界面。然后选中“Path”，点击“编辑” 

  

• 点击“新建”，再点击“浏览” 

  

• 选择SDK文件夹下的bin文件夹： 

  

• 将此环境变量上移到第一个 

  
  

   操作完成点击“确定”。

3.3 配置License文件

• 请将License.txt文件放到SDK文件夹下（放置License.txt文件的位置请以当前文档为准）  关于如何生成License.txt文件，参见： 如何获取License - Neurobot

3.4 修改并运行示例代码

1. 双击打开SDK文件夹下dllrun0525.vi文件，如下： 

   

2. 点击test image path旁文件夹图标选择单张测试图片 

   
   
   

3. 修改模型名称 

   

4. 点击model path旁文件夹图标选择存放模型文件的文件夹 

   
   
   

5. 选择device name（用CPU处理请选择cpu；用GPU处理请选择cuda） 

   

6. 设置detect threshold（检测阈值，超过检测阈值即视为目标物体。detect threshold = -1代表默认值，默认检测阈值为0.7） 

   

7. 选择color mode (彩色图像（RGB）请选择color；灰度图像请选择gray) 

   

8. 点击左上角运行（run）按钮，运行程序 

   

    结果如下： 

   

9. 如果程序出现报错，请查看这四个地方分析出错的原因：is img,is loaded,load() return和predict() return。is img亮绿灯表示图片加载成功，反之图片加载失败；is loaded亮绿灯表示模型已经加载，反之模型未被加载；load() return显示0的时候表示模型加载成功；反之模型加载失败；predict() return显示0的时候表示模型预测成功，反之模型预测失败。调用函数说明章节定义了load() return和predict() return的各种返回值。 

   

    注意：如果程序出现报错，找到问题并修改好，再次运行依然出错的话，请重启LabView再运行！！！

4. 推理结果格式

• 模型对单张图片的推理结果是一个string类型，存在predict results里，如下所示： 
• 单张照片的推理结果可以有多个，单个结果的具体格式为：

x0,y0,x1,y1,score,label,label_index,row_index,col_index;mask_width;mask_height;

注意：结果之间由“，”或者“；”间隔，中间没有空格

变量	定义
x0	检测矩形框（bounding box）的左上角的x值
y0	检测矩形框（bounding box）的左上角的y值
x1	检测矩形框（bounding box）的右下角的x值
y1	检测矩形框（bounding box）的右下角的y值
score	检测结果的置信度（confidence score）
label	检测结果的标签
label_index	检测结果的标签索引
row_index	用于OCR的自动排列，在开发中，暂时可以忽略
col_index	用于OCR的自动排列，在开发中，暂时可以忽略
mask_width	用于像素分割，在开发中，暂时可以忽略
mask_height	用于像素分割，在开发中，暂时可以忽略

5. 调用函数说明

• dllrun0525.vi文件引用了SDK文件夹下几个VI文件，其中重要的是：DestroyModel_525.vi, LoadModel_525.vi和PredictModel_525.vi。 这三个文件分别引用了neurobot_LabVIEW_Model_SDK_CN_V3.0\bin\neuro_det_sdk.dll中的load_model(), newPredict_modelVec()和destroy_model()函数 (可以打开Block Diagram进行查看)。

5.1 load_model()

int load_model(const char* model_name, const char* model_path, const char* device_name = "cuda", const int device_index = 0);

• 定义：

  • 该函数用于加载模型

• 参数说明：

参数	解释
model_name	模型名称
model_path	模型所在路径
device_name	选择CPU处理：device_name="cpu"； 选择GPU处理：device_name="cuda"
device_index	加载模型的显卡设备号。默认值为0（默认设备号），您也可以修改为其他设备号。

• 返回值：
  • 返回一个int型变量。0代表执行成功，其他数字为错误码，具体如下：

返回值	定义
0	执行成功
1	配置文件找不到
2	未找到batch参数
3	未找到dete_thres参数
4	未找到class参数
5	缺少运行所需dll文件
6	ARG-英伟达显卡报错
7	不支持
8	越界
9	内存不足
10	加载模型相关文件不存在
11	加载失败
12	状态计数
50	模型类型错误或无法读取model.conf文件
100	使用错误的模型类型

5.2 newPredict_modelVec()

int newPredict_modelVec(const char* model_name, uchar* ImgVec, int length, int row, int col, char* ret, float detect_thres = -1.0);

• 定义：

  • 该函数用于预测待测试图片

• 参数说明:

参数	说明
model_name	模型名称（名称为英文名称）
ImgVec	图像rgb数组(u8数组)
length	图像rgb数组长度
row	图像高
col	图像宽
ret	预测返回值
detect_threshold	检测阈值，超过检测阈值即视为目标物体。detectThreshold=-1代表默认值，默认检测阈值为0.7。

• 返回值：
  • 返回一个int型变量。0代表执行成功，其他数字为错误码，具体如下：

状态码（status）具体如下：

状态码	定义
0	执行成功
1	英伟达显卡报错
2	不支持
3	越界
4	内存不足
5	用于预测的相关文件不存在
6	预测失败
7	状态计数
50	授权文件不存在或无权限读取
51	授权文件格式不正确
52	授权文件指纹不匹配
53	未到授权开始时间
54	授权过期
55	系统时间曾经回滚
56	无写授权文件权限
57	授权相关未知错误
58	授权文件版本与SDK版本不同
59	标签数目超出限制

5.3 destroy_model()

void destroy_model(const char* model_name);

• 定义：

  • 该函数用于将模型从显卡中清除

• 参数说明:

参数	说明
model_name	模型名称（名称为英文名称）

• 返回值：
  • 无