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以电子元件焊接质量检测为例，分析了自动光学检测技术在工业质量检测中的应用。在电子元件质量检测中应用自动光学检测技术，先采集待检测电路板图像，然后采用并行阈值化分割算法对图像去噪处理，获得二值图像，识别漏焊、短路、孔洞（缩锡）焊点。自动化光学检测技术的应用提高可电子元件焊接质量检测的精度和效率。随着新兴产业的发展，光学检测技术的应用越来越***，其应用范围包括电子业、印刷、汽车零件制造子系统、半导体业、纺织、工业机器人、医疗与医药等。比如，自动光学检测技术可以对医药行业中瓶体内杂质、灌装液位、封盖质量进行监测，实现药品的自动筛选；自动光学检测技术还可以用于汽车车身装配的在线测量，代替检验员检测多晶硅及集成电路板；在包装行业中检测外包装的满箱数量。由于电子元件的要求非常高，具有零缺陷、小型化及高密度化等要求，因此需要检测出少锡、缺件、多锡、假焊等焊接缺陷。本文主要分析自动光学检测技术在电子元件焊接质量检测中的应用AOI光学检测设备的基本原理是利用影像来比对待测物与标准影像是否有过大的差异来判断待测物有否符合标准。盐田区常规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。阳江购买AOI生产厂家传统AOI系统不能完全接纳PCB外形，是由于局部弯曲产生的自然三维变化。

图像采集系统包括四部分：面阵CCD摄像机、图像采集卡、光学镜头及结构光源等。由于CCD图像传感器的技术比较成熟，并且应用二氧化挂隔离层或者PN结来降低噪声的干扰，获得较好的图像质量。CCD采集图像时，先进行光电转换，然后转移并输出获得的电荷。结构光源在图像采集系统中非常重要，直接影响检查结果。检测系统采用多颜色半球状光源结构，光源由三种颜色（红、绿、蓝）、不同角度照射的LED阵列组成。红色的光照亮平坦的焊锡面，蓝色的光照亮急剧的倾斜面，绿色的光照亮缓慢的倾斜面。在结构光源照射时，从不同角度观察焊锡面会得到三种不同颜色的光束带，这样就可以确定焊锡的质量是否合格，结构光学系统如图3所示，系统得到的电路板图如图4所示。

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。图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，然后根据预设的容许度和其他条件输出结果。

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。工业产品的表面瑕疵严重影响着产品本身的质量，如何避免表面瑕疵进行质量控制一直是生产企业面临的问题。福田区本地AOI优势

DRC法是按照一些给定的规则检测图形。盐田区常规AOI优势

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。盐田区常规AOI优势

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