清远常规AOI

CUDA编程模型将GPU作为设备，系统中可以由GPU组成集群，包含若干个设备和一个主机。GPU+CPU异构模型中，GPU执行高度线程化的并行处理，CPU负责进行逻辑性的事物处理和串行计算。分析确定程序需要并行部分后，并行计算函数被称之为内核函数Kernel，这部分可以并行的算法设计在GPU上运行。完整的CUDA程序由串行处理的主机端和Kernel函数构成的设备端组成。这些处理会按相应语句的顺序依次执行。在Kernel启动前需要利用CPU串行代码完成设备端显存分配和数据准备等工作，将串行计算加入Kernel之间，释放上一个内核函数，并启动下一个内核[144,145]。为了尽可能减少设备端与主机端的数据通信，在设备上完成尽可能多的工作。随着现代制造业规模的扩大，生产的受控越来越重要，PCB检测技术的应用将越发显出其重要性。清远常规AOI

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.湛江微型AOI是什么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。

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。

PCB表观自动光学检测技术集成了计算机、光电、机器视觉和模式识别技术，对其研究具有重要的理论意义和实际应用价值，本文虽然对PCB表观自动光学检测技术的理论和关键技术进行了研究并取得了一定成果，但由于PCB表观自动光学检测系统复杂，涉及技术范围广、精度要求高、难度较大，本文认为还可在以下几个方面展开下一步的研究工作：(1)对照明系统和图像采集技术进行深入研究和实验，通过不同光学照明组合，克服PCB因为不同材质带来的反射不均的缺点，对相机的摆放位置和物体的角度进行计算和实验，找到比较好角度，获取丰富的缺陷图像信息，提高缺陷检测和分类识别精度；(2)检测算法进一步深化拓展、优化，以提高系统的检测精度，利用模块化设计提高软件算法的通用性，增强算法的灵活性，提高系统的标准化程度及在此基础上的检测效率；(3)缺陷特征的精确细化分类，进一步研究不同缺陷特征的量化表达，提高分类准确率，增强检测结果的分析能力和数据处理能力，将有效的缺陷信息存储、利用，指导后续检测和处理过程；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。

当今GPU高性能计算和应用的关键是充分利用GPU多核处理器计算密集，高并行度计算效能的特点纹理在GPU中的是指被获取的纹理存储器部分。如7.2.2.3描述，纹理对象在运行创建，在建立纹理对象时需要指定纹理。纹理参考在编译时创建，必须使用运行时函数将纹理引用绑定到纹理，多种不同的纹理可以绑定同一纹理或者与存储器重叠的纹理。纹理可以是在线性存储器内的任何一个区域或一个CUDA数组，在局部二元模式下，访问全局存储器读取每小块区域，这种方式重复读取量多，访问效率低，而且还需要考虑二维图像的边界问题，纹理存储由于具有自动处理边界和高速缓存的优势，被我们用于LBP编码，利用核函数中tex2D()函数获取像素值，计算小块区域的LBP值。用视觉技术很难找到边缘，因为元件边缘不是完全直线，用一条直线去配合这种边缘的企图都是有问题的。湛江微型AOI是什么

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。清远常规AOI

在自动光学检测中，光源照明技术涉及到照明方法与打光技巧，它决定了自动光学检测系统能够摄取目标的信息种类，例如在缺陷检测中，照明的改变（如光强与方位的变化）会严重影响摄像机对缺陷信息的灵敏度与分辨能力，尤其是检测曲率变化较大的且具有较强光学反射率的复杂表面,光源的选择与打光技巧更为重要。在自动光学检测中，常用的照明方式有结构照明与均匀照明、明场照明与暗场照明、直接照明与散射照明、倾斜照明与同轴照明、偏振照明等，另外每种照明光源发出的光还有颜色、色温等参数。采用合理的照明方式，才能在摄像机获取的图像中得到所需的目标信息。这几种光源各有特色，荧光灯的亮度差和稳定性差，在许多机器视觉系统中用得越来越少，卤素灯+光纤导管价格昂贵，并在实际应用中使用寿命太短，使用者要定期更换灯泡来保证亮度；LED具有稳定性好和寿命长的优势，但亮度没有卤素灯+光纤导管好。因此，在不同的自动光学检测场合，需要根据不同的需求选择光源。但是，由于LED稳定性好、寿命长和颜色丰富，通过多个LED的组合可以产生各种照明方式，选择合适的LED光源颜色在复杂的颜色背景中可以突出被检特征，消除干扰，因此LED光源目前在自动光学检测系统中用得**多。清远常规AOI

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