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目前通用PC机CPU处理能力越来越强，鉴于通用工控CPU可靠性好、成本低、构建系统的研发周期短等特点，可把一幅图像自动分块（比如2块或4块），各块分别交给一个工控CPU去并行处理的高速处理技术，工控CPU之间可以进行信息交换，各个处理结果由一台主控机合成，这样就可以大幅度地提高图像预处理速度，甚至可以达到640MB/sec。图像处理与图形识别牵涉到从预处理后的图像中辨别零部件、检查零部件的品质、判别零部件的位置和方向等**图像处理算法。20世纪90年代前的Cognex公司在自动光学检测行业的辉煌，主要得益于该公司开发出的“归一化相关”(normalizedcorrelation)模板匹配方法，这种算法既不受图像摄取时的***光照强度影响，也不受被测物体（场景）的光照对比度的影响，它能够以亚像素精度给出比较好匹配结果。图像分析技术，随着计算机的快速发展，目前有许多成熟的图像分析技术。茂名加工AOI哪家好

短路模式中的图像对象物数减少，所以识别短路缺陷可以采用数字图像区域计数方法。具体方法如下：首先设定待识别的焊点图像二值图像的像素值为1，背景区域的像素值为0；逐行扫描，当发现灰度值为1的点时，计数器加1，由于焊点区域的面积为该区域的像素计数，二值图像的前景面积为计数器的数值，如果短路焊点则其前景面积变小。NLM算法是一个随机噪声衰减滤波器，它利用数据体内结构的冗余性对其内每一个位置去噪。不像其它常见的地震数据去噪方法，NLM算法的思想使得它不大可能平滑小的特征，也使它能够处理弯曲同相轴和断层而不损失这些特征的分辨率。广东工程AOI近期价格传统的AOI只能检测直射光线所能到达的地方，像是屏蔽框肋条或是其边缘底下的元件，会因为检测不到而漏掉。

CUDA编程模型如图7-7所示，Kernel函数存在两层次并行，Grid中的thread间并行和block间并行。Kernel由线程网格(Grid)组成，若干个线程块(block)构成线程网格，若干个线程(thread)组成block。Kernel执行时，是以block为基础，各block是并行执行的，没有执行顺序，CUDA将大量计算任务映射为可并行执行的线程，并由硬件改变执行这些线程，实现了扩展性。CUDA的存储器是一种层次结构，线程在执行时会访问不同存储空间中的数据。如图7-8所示。

局部动态分割算法对于每个像素的分割是**的，与其他像素的分割没有联系，在整个检测过程中图像分割占所有处理时间的四分之一，因而该算法的实现可以采用并行处理的方法。GPU的多线程处理恰好可以用于该算法的实现[150,151]。实现方法如下所述。分配GPU变量的空间dev_imgData，dev_segData，dev_imgIntergral。其中，dev_imgData表示原图像信息，空间大小与存放图像空间的大小相同，dev_segData表示分割后图像信息，dev_imgIntergral存储图像积分信息，数据类型为int型，存放空间同CPU中存放该信息的大小。调用cudaMemcpy函数将主机内存中的数据传入设备端。如图7-10所示，该函数不仅可以将数据从主机端传入设备端，也可以逆向传输，通过设置该函数的***一个参数决定进行何种操作。声明所需GPU线程块和网格的维度大小，维度的大小与GPU设备有关，用dim3定义。本文中，定义线程格的维度为(16,16)，线程块的维度为((s+15)/16,(s+15)/16)，其中，s为图像宽度w和高度h的较大值。之所以这样选取，是因为这样不必区分线程格中维度的方向，只需满足某些限定条件即可，这种处理会在后续的核函数处理中描述。运用高速高精度视觉处理技术自动检测PCB板上各种不同帖装错误及焊接缺陷。

图像采集系统包括四部分：面阵CCD摄像机、图像采集卡、光学镜头及结构光源等。由于CCD图像传感器的技术比较成熟，并且应用二氧化挂隔离层或者PN结来降低噪声的干扰，获得较好的图像质量。CCD采集图像时，先进行光电转换，然后转移并输出获得的电荷。结构光源在图像采集系统中非常重要，直接影响检查结果。检测系统采用多颜色半球状光源结构，光源由三种颜色（红、绿、蓝）、不同角度照射的LED阵列组成。红色的光照亮平坦的焊锡面，蓝色的光照亮急剧的倾斜面，绿色的光照亮缓慢的倾斜面。在结构光源照射时，从不同角度观察焊锡面会得到三种不同颜色的光束带，这样就可以确定焊锡的质量是否合格，结构光学系统如图3所示，系统得到的电路板图如图4所示。统计建模技术可减少编程时间，消除每天的调整，而且误报率比现有的AOI方法低10-20倍。广州微型AOI近期价格

不同于基于运算法则的方法，SAM使用自调性、基于知识的软件来计算变量。茂名加工AOI哪家好

连通区域检测算法比较耗时，由于广度优先搜索(Breathfastsearch，BFS)的方法可以保证标记区域顺序排列，本文BFS标记方法。为了提高算法的运行速率，本文采用GPU并行计算来优化算法。图7-13将图像划分为两部分并行的示意图，两部分图像按照经典的BFS算法进行区域标记，待区域标记后，将交叠的部分合并区域。在此过程中，由于两线程同时运行，对像素标号进行合并更改时，会出现线程竞争，即可能会有两个线程同时对当前像素标号进行操作，所以引入了GPU的原子操作来避免这种情况的发生。茂名加工AOI哪家好

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