江门AOI出厂价格

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。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。江门AOI出厂价格

PCB通常用目视、电测试和AOI方法检测。20世纪70年代以前,PCB检测主要依靠人眼加放大镜,检测速度慢,漏检率高,同时,还会导致检验人员视力下降,影响人体健康。电测试的原理是根据PCB线路图的计算机数据设计一副针床夹具和相应的网点测试程序。测试时,探针压在PCB表面的待测点,然后通电测试每个网点的通断,并报告存在的短路和断路缺陷。其局限在于①只能检测短路和断路两种缺陷,缺口、***和残留铜等其它缺陷都无法检测。②针床夹具的成本过高,小批量生产不合适。东莞微型AOI在对材料表面的瑕疵以及半透明材料内部瑕疵进行快速检测的同时能够直观的给予生产数据报告反馈。

)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.

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]。在当前大批量工业自动生产过程中，用人工检查产品质量效率过低且精度不高。

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。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。东莞微型AOI

机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。江门AOI出厂价格

利用局部二元模式理论，研究一种基于局部二元模式(LBP)和图像颜色分类特征相结合的纹理算子LBPC，通过卡方公式计算缺陷样本训练集和测试集的特征分类距离，从而完成对缺陷种类的分类识别。利用新型纹理算子反应随机纹理特性，**终实现PCB表观缺陷的自动分类。实验表明，此方法对大量缺陷种类具有较高的鲁棒性，可以较大幅度地提高表观缺陷分类识别率。利用图形图像处理单元(GPU)对检测设备实时性效果进行改进。深入分析CUDA不同的设计模式带来的高效执行效率，提出利用并行处理技术提高计算机运行速率，将CUDA模型更好用于PCB自动光学检测系统复杂算法中，通过实验结果分析得出，CUDA线程、GPU存储层析结构以及GPU的扩展性等技术对系统性能与能效方面取得了***提升，满足工业生产的实时性要求。江门AOI出厂价格

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