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自动光学检测中常用的成像方法有：基于扫描技术的高速点扫描、光电二极管或光电倍增管采集扫描点散射光成像的方法[5]；采用线阵传感器扫描成像的方法和采用面阵传感器成像的方法。**常用的光学成像传感器是线阵和面阵CCD或CMOS传感器，一般来说CCD传感器线性好、信噪比高，CMOS动态范围大、速度快[6-8]，至于哪种传感器更适合，需根据具体情况来定。比如对于精密测量来说，使用CCD传感器比较好，但对于成像物体表面有较强的反射或散射光的场合，使用CMOS传感器更好。图像分析技术包括模板匹配法、特征提取法、灰度直方图法、光学特征识别法等，每个技术都有优势和局限。汕尾工程AOI优势

获取线程的ID，一个ID**一个像素点，即一个线程对一个像素进行分割。分割前首先比较该ID是否在图像的长宽范围之内，具体分割步骤如下所示：当前线程ID所**的位置的像素值与极高、极低阈值做比较，当小于极低阈值或大于极高阈值时，分割为白点，并返回；若 1 中条件不满足，则计算以该点为中心的矩形框中的像素均值；当前像素值与像素均值作差，若该差值小于高、低阈值，则分割为白点，否则分割为黑点。并返回。***，将处理完的结果通过cudaMemcpy函数传入CPU，分割结束。**终不同尺寸图像在图像分割算法上CPU和GPU运行时间如表7-2和图7-12。珠海加工AOI价格优惠工业产品的表面瑕疵严重影响着产品本身的质量，如何避免表面瑕疵进行质量控制一直是生产企业面临的问题。

自动光学检测是指采用光学成像技术获取被测目标的图像，再经过快速图像处理与图形识别算法，从摄取图像中获取目标的尺寸、位置、方向、光谱特征、结构以及缺陷等信息，从而可以执行产品检验、装配线上的零部件鉴定及定位、过程监控中的测量、过程控制反馈、分类与分组等任务。自动光学检测技术是机器视觉技术在工业生产过程中的应用。近几年来，随着半导体、LCD、PCB、光通信以及精密组装等新兴产业的发展，自动光学检测技术发展非常迅速。目前已经在半导体业、电子业、工业机器人、汽车零件制造子系统、印刷、钢铁、纺织、医疗与医药等诸多行业得到不同程度的广泛应用。例如自动光学检测技术可以成功地代替检验员检测集成电路板和多晶硅，可以用于汽车车身装配的在线测量。在医药行业可以对液体制剂的灌装液位、瓶体内杂质及封盖质量进行监测，对各种药品实现自动分选等。在包装行业对外包装打码效果，对外包装的满箱及数量进行检测等。一个自动光学检测系统通常包括照明光源、光学成像、精密机械传动、图像采集与预处理、图像处理与图形识别等部分。文中重点从光源照明、成像技术、图像预处理、图像处理与图形识别几个方面介绍自动光学检测技术的发展现状与存在的问题。

由于电子元件已经经过回流焊高温焊接，因此，焊接表面平整、光亮都会对光进行反射，反射回摄像头，而那些焊接表面不平整的、暗色的电子元件则不会进行光反射，这个原理可以帮助检测系统识别当前的监测点是否是焊膏和焊盘的焊接点，如果是焊接点，则根据检测系统的算法判断当前焊接点的质量。因为金属化区域表面具有一定的特征，颜色和纹路比较一致，所以如果电子元件的焊点存在缺陷问题，会使表面的金属纹路和颜色等不一致，这就是电子元件焊点进行质量检测的依据，获得电路板的二位图像之后，对焊点的特征进行分析，发现焊点存在的缺陷问题，如是否存在桥接、焊料不足、开路、过焊等缺陷，获得焊点的位置、大小、间距、形状等几何特征信息，还可以对电子元件的角度、边缘质量、及型号、位置等进行检验。自动光学检测系统结构如图2所示。在当前大批量工业自动生产过程中，用人工检查产品质量效率过低且精度不高。

照明模块包括光源控制器、光源和I/O板.其中光源的选择和光照方式的设计,会对整个机器视觉系统产生重要影响.光源方面,选择了性价比高的白色LED.另外,为了克服LED光照范围有限的缺点,采用了碗状多LED光源.照明方式上,不同于日本欧姆龙公司的三色光,采用了两级照明的模式.如图2所示,安装在离电路板**近位置的环状LED照明为水平照明,向检测部分照射与电路板表面接**行的光线(图中实线);安装在摄像机视觉轴和同轴附近的LED照明为垂直照明,向电路板投射接近垂直的光线(图中虚线).对于PCB板元器件的各要素中,垂直照明形成的效果,相对于电路板形成平行或平面状态的反射部位亮度比较高,但是焊接部分对电路板形成一定角度的部分亮度比较低;而水平照明的效果,如焊接部分等相对于电路板形成平行或形成平面状态的部分亮度比较低.这样,就可以利用照明的特性,对元器件不同部位检测时采用不同方式的照明.比如只采用垂直或者水平照明下的图像,或者是采用水平照明下的图像减去垂直照明下的图像,垂直照明下的图像减去水平照明下的图像,或者是垂直照明和水平照明下的图像结合起来使用.对于藏在零件底下或是零件边缘的焊点，AOI检测可能能力有限。东莞直销AOI联系人

检测PCB电路时，首先按照一块完好的PCB或根据计算机辅助设计模型建立起检测文件与检测文件进行比较。汕尾工程AOI优势

利用 GPU/CUDA 进行并行计算，需要优化的步骤如下所述。(1)选择合适的算法，确定并行和串行部分，分析算法是否适用GPU/CUDA去做。(2)按照算法流程划分任务和数据，为满足CUDA两层并行模型结构，需要将并行实现的步骤映射到内函数中。(3)为保证结果正确性，需要测试程序的稳定性和正确性，避免存储器发生泄漏情况。在必要的时候使用同步、原子、内存栅栏等操作功能以及volatile关键字。(4)优化显存带宽，使用的技术包括：减少对显存的访问，可以将相同的grid和block维度实现kernel合并；为满足访问要求，对数据类型进行对齐，访问以16的整数倍开始的首地址，每个线程读取的数据字长为32bit；使用缓存内的全局存储器、纹理存储器和常数存储器优化实际显存访问数量。在编译过程中，对指令流进行优化，参考以下准则：如果只需少量线程进行操作，为了避免多线程同时运行占用更多的资源或者产生错误结果，需要使用类似“ifthreaded<N”的判断方式；采用特殊函数如原子函数等复杂的算法，保证结果的准确性；减少同步的数量，较少冗余度。资源合理分配。调整register和sharedmemory使用量以及每个线程处理数据量，以用来提高程序的SM占用率。汕尾工程AOI优势

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