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自动光学检测技术对于操作平台的高速、高精度的要求很迫切，因此为了完善自动光学检测技术，需要不断的提高操作平台的控制技术。

我国由于在相关设备制造中起步较晚，制造经验不足，加之国内的机械加工和设计能力有限等原因，因此在相关方面与发达国家的技术差距比较明显，长期受制于没有**技术，对于国内的企业发展不利。电子产品生产的专业设备技术含量高，涉及光学、精密机械、应用电子技术以及图像处理技术等多学科技术，**了一个国家的科学技术水平和机械制造能力，因此掌握电子设备设计制造的工艺过程与关键技术，开发拥有自主知识产权的电子**设备，可以改观我国在印刷电路板检测领域的落后状况，增加国际竞争力，而且对于我国的印刷电路板生产制造设备的国产化及相关行业的发展具有十分重要的现实意义。 图形识别法是将AOI系统中存储的数字化图形与实验检测图像比较，从而获得检测结果。湛江常规AOI图片

纹理和表面存储器空间存在于设备存储器中，并被缓存到纹理。纹理缓存对二维空间局部性进行优化，同一个束的线程可以同时读取二维相邻纹理。与全局存储器或常量存储器读取设备存储器的方法相比，纹理或表面获取读取设备存储器是一种更为有效的方法。如果存储器读取不符合全局或常量存储器读取模式，纹理存储器会降低性能，如果在纹理获取的时候存在局部性，能得到更高的带宽；地址计算在内核外由特定单元处理；在一个操作中包装的数据可能在一次操作中传输到**的变量；8位和16位整形输入数据可能转化为32位浮点值，范围为[0.0，1.0]或[-1.0，1.0]。福田区微型AOI优势AOI自动光学检测设备比较大的优点就是可以取代以前的人工目检作业，而且比人眼更精确的判断出缺陷。

目前通用PC机CPU处理能力越来越强，鉴于通用工控CPU可靠性好、成本低、构建系统的研发周期短等特点，可把一幅图像自动分块（比如2块或4块），各块分别交给一个工控CPU去并行处理的高速处理技术，工控CPU之间可以进行信息交换，各个处理结果由一台主控机合成，这样就可以大幅度地提高图像预处理速度，甚至可以达到640MB/sec。图像处理与图形识别牵涉到从预处理后的图像中辨别零部件、检查零部件的品质、判别零部件的位置和方向等**图像处理算法。20世纪90年代前的Cognex公司在自动光学检测行业的辉煌，主要得益于该公司开发出的“归一化相关”(normalizedcorrelation)模板匹配方法，这种算法既不受图像摄取时的***光照强度影响，也不受被测物体（场景）的光照对比度的影响，它能够以亚像素精度给出比较好匹配结果。

从光源照明方法、成像技术、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关键技术。自动光学检测技术已开始在新兴的工业生产中得到广泛应用，其正朝着检测高速化、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。从目前自动光学的技术水平来看，组建自动光学检测系统的关键技术在于LED光源的设计、大范围高精度三维显微成像、基于工控PC的多处理器并行图像高速预处理和高级图像处理算法4个方面。不同AOI软、硬件设计各有特点，其分析、判断算法可分为两种，即设计规则检测（DRC）和图形识别检验。

在预处理阶段，针对PCB产品在检测中受制作工艺和照明设备的影响，分析其产生色彩偏差的基本原理，提出依据照明模型得到亮度变换函数对板间色差进行校正；依据CIE-LAB色彩模型利用亮度累积直方图计算映射函数去均衡板内的色差。针对PCB表观缺陷图像中噪声来源及特点，提出基于偏微分方程的去噪模型，实验结果表明该模型具有良好的去噪效果和保持图像边缘的特性。针对PCB表观检测定位孔配准的问题，提出改进的随机Hough变换的同心圆提取的方法，用RHT原理在噪声较大或者圆弧特征受损的情况下保持检测精度，准确的找出圆心的位置坐标。在基于特征的图像配准变换模型的研究中，本文采用仿射变换理论对图像像素进行空间数据坐标变换，并按照图像原有顶点位置坐标和标准板尺寸进行二次裁剪，使图像和标准板图像能够精确的配准。本文所提出的配准方法计算量减小、内存占用少、运行效率提高。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。云浮购买AOI价格优惠

以所有连线应以焊点为端点，所有引线宽度、间隔不小于某一规定值等规则检测PCB电路图形。湛江常规AOI图片

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。湛江常规AOI图片

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