广东微型AOI优势

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。机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。广东微型AOI优势

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。罗湖区直销AOI图片照相机将被摄取目标转换成图像信号，传送给图像处理系统，根据像素分布和亮度等信息，转变成数字化信号。

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。

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。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。

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。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。广东微型AOI优势

AOI自动光学检测设备有个比较大的缺点是有些灰阶或是阴影明暗不是很明显的地方，比较容易出现误判的情况。广东微型AOI优势

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