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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。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。梅州销售AOI哪里买

在许多生产线上，对于目标的定位，目标的高度、形貌、方位、缺陷的在线检测和对装配机械（如机器手）的视觉引导需要多个摄像机才能完成，图像的数据量非常大，如某型号的TFT-LCD玻璃底板表面缺陷的视觉检测设备，由14台9126像素的HS-80-08K80CameraLink线阵扫描摄像机组成，单个摄像机的比较高数据速率为640MHz，扫描检测7.5代的玻璃底板表面得到的图像大小达584.76GB，总的图像处理时间要求小于84.55s。为了实现前述的高速数据处理能力，目前自动光学检测设备开发厂家采用如下方法：图像采集采用CameraLink、1394或GigabitEthernet接口的数码摄像机，每个摄像机输出的图像通过（预处理）接口板自动地分配给一台甚至多台CPU去处理，图像预处理采用多图像处理卡和多处理器分布式并行预处理的架构方式，如采用Dalsa-coreco的Anaconda、Matrox公司的Odyssey和GiDEL公司的PROCStarII实时图像处理卡组成的多计算机分布式实时处理系统[14-16]，处理能力可以达到420MB/sec左右。深圳手动AOI哪家好机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。

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；

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。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。

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。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。茂名销售AOI优势

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。梅州销售AOI哪里买

)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.梅州销售AOI哪里买

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