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)偏差校正.偏差校正方法是对X-Y平台的偏差进行校正.该方法可使2幅图像比较起来的出错机率减少.偏差校正是通过利用PCB上的参考点,由2路补偿实现.首先通过比较水平和垂直方向上的图像,利用相关性判断X轴和Y轴上的偏差.然后采用Hopfield神经网络识别PCB上的参考点,比如PCB上的螺孔,利用神经网络进行像素到像素的扫描,实现与模板的匹配,判断偏差.)图像分割.图像分割方面,采用的是BP神经网络方法进行形状识别.该方法将图像分割成3部分,即背景、焊孔和元件.特征提取.特征提取方法提取出PCB图像中的主要特征,即边角、边缘和焊孔,并且根据3个参考点确定它们的位置.边角和边缘特征分别通过数学形态法和空间滤波法分别得到;位置可以通过下面的向量定义.生产印刷线路板的AOI机主要是有检测部分和坏点标注部分。梅州加工AOI图片

计算机的硬件和软件也会影响计算的性能，理论上还会采用**程序法和典型程序法来计算性能[149]，但都较为复杂。对于实际应用系统中图像处理算法加速性能评判，需要结合图像处理的结果和加速性能来考虑，上述两个指标作为运行速度提升的判定依据还有很多不完善性，但可以作为参考值来评定加速指标，实际应用中仍需要查看算法处理的**终效果。前面章节介绍了GPU在硬件架构，模型上适合并行计算，这节中我们将应用NVIDIA的GPU对PCB自动光学检测系统中复杂的算法进行并行处理，根据算法特点提出相应的并行优化策略。龙华区直销AOI哪里买检测的要素是精确性和可靠性，人工目检始终有其局限性，而PCB检测技术测试则避免了这方面的不利因素。

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。

电路板焊点定位在自动光学检测方面起着非常重要的作用，对焊点进行自动定位是根据对电路板的Protel文件中各个焊点的位置信息进行分析实现的。从CCD相机获取电路板图像，确定焊点在电路板图像中的位置范围，通过与Protel文件进行模版匹配，对焊点进行精确定位。确定焊点在电路板图像中的位置范围，需要得到焊点在电路板上的位置坐标，而在设计电路板时生成的protel文件就包含了焊点的位置信息，这些位置信息都是相对于电路板的标志圆建立的，所以要得到焊点的位置范围就需要对电路板的进行位置校正，而校正的方法是通过对电路板的定位孔进行定位来实现。为克服传统图像处理方法的缺点，AOI采用自调性的软件技术。

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。在其他一些人工视觉检测难以满足要求的场合，表面瑕疵检测系统正在迅速取代人工视觉检测。盐田区常规AOI生产厂家

视觉检测设备既可以和现有生产线无缝对接实时在线检测，也可以离线进行检测。梅州加工AOI图片

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。梅州加工AOI图片

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