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印制电路板(PCB)是电子产品中非常关键的配件,是电子工业的基础。随着电子组装向更高密度、更小尺寸、更复杂的PCB混合技术的纵深发展,*依靠人眼检测印制电路板的质量无法满足品质要求。为提高产品质量,减少进入下步工序的有缺陷电路板的数量,对PCB检测中的关键设备———自动光学检测(AOI)系统的需求也越来越大。在PCB的生产工艺流程中,蚀刻是重要环节之一,即用化学药剂腐蚀掉设计线路以外多余的铜。该工艺流程中,药剂量、温度、流速和腐蚀时间等因素直接影响生产的质量,控制不好将会产生诸如短路、开路、线宽缺损、残留铜和***等缺陷强大的表面缺陷模式识别功能，根据表面缺陷的特征，会指出导致该表面缺陷的问题所在，指导工人及时处理。中山手动AOI图片

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。光明区手动AOI图片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。

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。

共享存储器位于芯片上，在空间的访问速度方面，共享存储器空间比全局和本地存储器具有更大的优势。为了高效地应用共享存储器带宽，将其均匀划分为大小相等的存储器模块，存储模块可被同步访问。同时实现因此对不同存储器、不同地址下的任何存储器进行读取，整体带宽扩大为单独模块带宽的n倍，获得存储体比较大化的性能。常量存储器空间存在于设备存储器并被缓存到常理缓存中，对于计算能力1.x设备，一个束的常量存储器请求首先被分成两个请求，每半束一个，**发射。一个请求然后分成多个请求，使得它们访问的地址不同即各个请求只访问一个地址，吞吐量减少到一个等于**请求的数量因子。如果缓存命中的话，**终的请求等于常量缓存的吞吐量，否则等于设备存储器的吞吐量。检测精确、稳定、快速、可大幅度提高生产的柔性及自动化程度以提高生产效率，且易于实现信息集成。

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。随着电子产品组装密度的大幅提高，传统的一些测试技术已不能适应发展要求，而PCB检测技术则不受影响。光明区直销AOI是什么

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。中山手动AOI图片

对于大范围高精度成像，常采用显微与扫描相结合的方法，但是要得到高精度的图像需要高精度移动机台。就目前的技术来看，在较短的时间内迅速拍摄几幅在不同的灯光照射下的清晰图像，或用几台在不同位置的摄像机拍摄的图像，没有难度，因为当前CCD和CMOS器件的发展已相当成熟，用这些器件组装成的摄像机在精度、清晰度、速度等方面都已达到很高的水平。用固定的光照，基本相同的距离拍摄出一幅幅清晰的图像在摄像技术上比较容易做到。用X、Y丝杠、精密导轨、交/直流伺服电机实现按预定预先编排好的程序，使被摄的目标和摄像机做相对运动，按照运动-拍摄-运动的扫描成像规律拍摄图像，这种机械结构与自动控制技术目前也是比较成熟的技术[9]。但是这种大范围的扫描机台的定位精度一般在微米级以下，若要得到亚微米或纳米级精度，目前还有许多问题需要解决。中山手动AOI图片

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