この動画は、製造業や研究開発の現場で急増している「試験の効率化」「データの自動収集」「人の判断の削減」といったニーズに対応するため、中心的に使用されるLabVIEWとPythonの最適な使い分けと組み合わせ方を解説します。
■LabVIEWの強み
LabVIEWは、グラフィカル言語であり、計測・制御の安定性が必要な試験システムの中心に向いています。特に、高速データ収録（電圧、電流、波形など）や、NI PXIやDAQ、計測機器との連携、タイミング制御や同期処理の安定性に優れています。長時間耐久試験や試験シーケンスの自動化にも適しています。
■Pythonの強み
Pythonは、テキストベースのプログラミング言語であり、解析・画像処理・AI・クラウド連携の拡張に強みがあります。豊富なオープンソースライブラリ（OpenCV、NumPyなど）を活用し、画像の異常検知や数字認識、AIによる良否判定、試験データの統計解析、ネットワーク通信やクラウド連携を実行します。
■ハイブリッド自動化戦略
最も効率の良い方法は、LabVIEWとPythonのそれぞれの得意分野を組み合わせる「ハイブリッド自動化ソリューション」です。
・LabVIEWを計測・制御の中枢として使用し、安定した制御を担当させます。
・Pythonを画像処理・AI・クラウド連携のために使用し、高度な処理を実行させます。
この組み合わせにより、試験自動化は格段に強力で安定したものになります。ペリテックは、LabVIEWによる試験装置の制御と、Pythonによる画像処理やデータ解析・可視化を組み合わせた実際の構成例を提供し、仕様の異なる機器や通信プロトコルの統合をワンストップで支援します。
例えるなら、 LabVIEWは、自動車製造ラインにおけるロボットアームや精密なセンサーを安定して動かす「エンジンと制御システム」のような役割を果たします。一方、Pythonは、そのラインで撮影された製品の画像を瞬時に解析し、欠陥をAIで判断したり、生産データを本社のクラウドに自動送信する「知能と通信ネットワーク」のような役割を果たし、連携することで最大限の効率と品質を実現します。
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