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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。现有AOI系统通常使用远心透镜来从光学上去掉三维效果，在图像边缘上的物体看上去与中间的物体在同一平面。韶关直销AOI优势

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。深圳微型AOI是什么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。

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。

PCB表观缺陷检测系统作为电路板生产中有效的质量检测控制手段，一直是电子行业质量检测领域研究的重要课题。本文在总结了国内外PCB表观缺陷自动化光学检测系统研究现状和***发展状况后，深入分析了该技术涉及的理论难点和关键技术，提出了适应工业生产实用化的PCB表观缺陷自动光学检测系统方案，着重研究了基于机器视觉的缺陷检测技术和缺陷分类识别理论，并设计实现了基于CUDA的算法加速，提高了系统的实时性能，对光-机-电关键技术及技术难点进行了较为深入的理论研究和实验分析，重点进行了如下几方面的工作，取得了相应的进展。AOI的好坏基本上也取决于其对影像的解析度、成像能力与影像辨析技术。

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。表面瑕疵检测系统凝聚了机器视觉领域的多项先进技术应用，并融入了多项创新的检测理念。河源手动AOI是什么

设计将用户运算法则的复杂性中分开，使用一种数学技术，即统计外形建模技术来计算怎样识别合理的图像变化。韶关直销AOI优势

由于光电转换时会产生暗电流噪声、光子噪声及散粒噪声，因此需要对图像进行预处理，保留图像细节滤除噪声，提高图像的质量，降低图像分析过程中噪声的影响。分割图像可以去除灰度值为**暗和**亮之间的噪声点，选择合理阀值，而灰度值处于阀值之下的点转换为黑色（灰度值为0）；灰度值处于阀值之上的点转换成白色（灰度值为255）。这样可以除去大部分噪声，并将图像转换成黑白两色的二值图像。分割图像采用并行阈值化分割算法，其原理如下：韶关直销AOI优势

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