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这些问题不仅牵涉到图像处理的本身，还牵涉到打光技术。照明光源设计得合理，光照方向合理对比度就会提高，就会减小图像处理的难度；方位（尤其是在三维空间的方位）的判别与成像方法密切相关，在低对比度下又必须首先解决图像中的特征提取问题。虽然目前已经开发了许多高级算法，但是每种算法只适用于特定场合与特殊任务，且在某些高度限制的场合才有效，这也是到目前为止限制自动光学检测技术进步的重要因素[21]。文中从照明方法与打光技巧、高精度成像方法、高速图像预处理技术、图像处理与图形识别的算法4个方面介绍了自动光学检测技术的发展现状与存在的问题，从中可以看出组建自动光学检测系统的难点在于三维大范围高精度成像方法、基于工控PC的多处理器并行图像高速预处理技术和高级图像处理算法。就目前的发展趋势来看，自动光学检测正朝着检测高速化、分辨能力微小化、处理软件的智能化、应用多元化和检测系统模块化方向发展，所运用的技术手段正朝着LED模组照明、光学显微与多CCD成像、基于PC机的多处理器并行处理的高速高精度三维自动光学检测方向发展。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。光明区购买AOI哪里买

PCB板定位模块是定位平台控制系统软件的**部分，该模块的主要功能是进行印刷电路板的图像采集与处理，通过计算电路板定位孔的实际坐标，将其作为运动平台控制量，控制平台进行定位，图像处理部分的工作主要是对CCD相机采集到的电路板图像进行处理，以获取图像中的定位孔轮廓信息，实现该部分工作的程序主要是基于OpenCV视觉库提供的相应函数进行开发的。坐标获取及定位部分的工作主要是对图像处理后得到的结果进行数学推导，获取定位孔的坐标数据，同时根据图像坐标系与物理坐标系的转换得到定位孔的实际坐标，将该坐标作为定位平台的目标位置，通过控制定位平台进行精确定位。南山区销售AOI传统的人工检测费用昂贵、检测人员容易疲劳以及容易瑕疵漏检等弊端，已经难以适应高速的生产系统。

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。

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。早期时候AOI自动光学检测设备大多被拿来检测IC(积体电路)封装后的表面印刷是否有缺陷。

CUDA采用单指令多线程SIMT(SingleInstructionMultipleThread)执行模型，与单指令多数据(SingleInstructionMultipleData，SIMD)相比在两方面做了改进。***，两种方法的通信方式不同。SIMT每个线程内的寄存器全部是私有，同步机制通信和共享存储器实现线程之间的通信。第二，两种数据宽度受硬件影响不同。SIMD向量宽度受硬件限制是固定的，处理数据必须打包成向量[146,147]，SIMT可根据硬件自动适应不同的执行宽度。SIMT执行模型中，分支会降低并行效果。在SM中的8个SP共用发射与取值单元，同一warp里的线程执行指令相同，从同一warp线程跳转到相同分支语句，性能不受任何影响；warp中的线程分别跳转不同分支时候，SM需要把每一个分支指令发射到SP上，由SP根据逻辑线程决定是否执行，并行运算被串行化，并行性能受到很大的影响。CUD编译器有时会自动对循环和分支进行优化，提高并行性能，但程序员无法控制**终二进制代码的生成，使得优化效果和调试结果难以评估。AOI自动光学检测设备比较大的优点就是可以取代以前的人工目检作业，而且比人眼更精确的判断出缺陷。南山区AOI图片

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。光明区购买AOI哪里买

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。光明区购买AOI哪里买

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