Last updated: 29 November 2024

Wie man Aravis auf Linux installiert und Bilder von der Machine Vision Kamera erwirbt

Aravis ist ein Machine Vision Software-Kit, das entwickelt wurde, um gleichzeitig Machine Vision Kameras verschiedener Hersteller zu verwenden. Aravis ist eine GObject-basierte vision Bibliothek, die ursprünglich für Linux erstellt wurde, um digitale Industriekameras zu steuern und Bilder zu erfassen. Aravis verwendet die GenICam API, um die Machine Vision Kameras zu betreiben und kommt mit einer grundlegenden Viewer-Oberfläche. Es ist auch wie jeder andere Meson-Bau aufgebaut. Sie können Aravis kostenlos auf GitHub herunterladen.

Wie man Aravis auf Linux installiert und Bilder von der Machine Vision Kamera erwirbt
In diesem Artikel beschreiben wir, wie man Aravis unter Linux mit Python installiert und wie man beginnt, Bilder von der industriellen Kamera zu erfassen.

Schritt eins: Installieren Sie Python und Pip auf Ihrem Linux-Computer

Öffnen Sie das Linux-Terminal und geben Sie die folgenden Zeilen ein, um Python und Pip zu installieren:
Wählen Sie eine Python-Version aus, die mit Ihrer Linux-Distribution kompatibel ist, z. B. Python 3.8.
  

$ sudo apt-Update
$ sudo apt installiere python3.8
$ sudo apt install python3-pip

Verwenden Sie die folgenden Zeilen, um zu überprüfen, ob Python und Pip auf Ihrem Linux-Computer installiert sind: 

$ python3 --version
$ pip3 --version

Schritt zwei: Installieren Sie Meson und Ninja

Installieren Sie nun Meson und Ninja mit Python: 

$ pip3 install --user meson
$ pip3 installiere Ninja

Die Grundvoraussetzungen sind nun installiert.

Schritt drei: Installieren Sie die neueste Version von Aravis

"Da wir Aravis aus dem Quellcode installieren, gibt es nur eine Version für Linux, Windows und Mac."
Laden Sie die neueste Aravis-Version unter https://github.com/AravisProject/aravis/releases herunter.

Bevor wir Aravis erstellen können, müssen wir die Abhängigkeiten installieren. Die detaillierte Liste der Abhängigkeiten finden Sie in der Datei „meson.build“.

 

Um die meisten benötigten Abhängigkeiten zu installieren, können Sie den folgenden Befehl verwenden: 

$ sudo apt install libxml2-dev libglib2.0-dev cmake libusb-1.0-0-dev gobject-introspection \
                 libgtk-3-dev gtk-doc-tools  xsltproc libgstreamer1.0-dev \
                 libgstreamer-plugins-base1.0-dev libgstreamer-plugins-good1.0-dev \
                 libgirepository1.0-dev

Optional: Für Farb vision Kameras benötigen Sie zusätzliche Plugins für "gstreamer": 

$ sudo apt-get install gstreamer1.0-plugins-bad

Bevor Sie Aravis bauen können, benötigen Sie zwei weitere Dinge:
1.    Installieren Sie die neueste Version von „cmake“.
Folgen Sie dem Linux-Tutorial auf ihrer Website: Installation | CMake
2.    Jetzt „gi-docgen“ mit der folgenden Zeile installieren: 

$ pip3 install --user gi-docgen

Jetzt sind wir bereit, Aravis zu bauen. Verwenden Sie zum Erstellen von Aravis die folgenden Befehle. 

$ Meson bauen
$ cd bauen
$ Sudo Ninja
$ sudo ninja installieren

Als letztes müssen wir noch die Datei „aravis.rules“ in den Linux-Gerätemanager „udev:etc/udev/rules.d“ kopieren. 

$ sudo cp ~/Path/to/your/Aravis/src/aravis.rules /etc/udev/rules.d

Starten Sie den Computer neu, um die Installation abzuschließen. Nach dem Neustart Ihres Computers können Sie mit Ihrem Linux-Terminal zum Viewer navigieren und das Programm starten. 

~/Path/to/your/Aravis/build/viewer$ ​​./arv-viewer-X.X


Verbinden Sie Ihre Kamera und klicken Sie auf die Schaltfläche zum Neuladen. Sie sollten jetzt den Namen Ihrer verbundenen Kamera und ihre Seriennummer sehen. Klicken Sie mit der linken Maustaste auf Ihre Kamera und drücken Sie die Wiedergabetaste, um die Aufnahme zu starten. Sie sollten jetzt einen Live-Feed von der ausgewählten Kamera erhalten.



 (Getestet auf Linux Ubuntu 20.04, mit einer MER-160-227U3M-L Machine Vision Kamera)

Der Aravis-Viewer funktioniert sowohl mit unseren USB3 als auch mit unseren GigE-Kameras. Für die GigE-Kameras müssen Sie zuerst die IP-Einstellungen konfigurieren, wie Sie es auch mit GalaxyView tun müssten. Nachdem die IP konfiguriert ist, wird die GigE Kamera mit dem Aravis-Viewer funktionieren.


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