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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。 由于瑕疵图像的灰阶与正常产品的灰阶存在明显差异，从而使系统能够发现瑕疵，同时对瑕疵进行后续处理。深圳AOI价格优惠

每一个线程由局部存储器(Localmemory)、私有寄存器(register)和线程块内共享存储器(sharedmemory)组成，网格内所有线程可以访问同一块纹理存储器(texturememory)、全局存储器(globalmemory)和常数存储器(constantmemory)。存储器的值在内核函数完成后将被继续保留，同一程序的其他内核函数可以使用其存储值。表列出了不同存储器缓存情况、位置、访问权限等基本情况。其***享存储器和私有寄存器均是GPU高速存储器。对于***一种主机端内存称为页锁定内存(pinnedmemory)，其通过映射内存方式(mappedmemory)实现零复制(zerocopy)功能。宝安区本地AOI近期价格机器视觉检测就是用机器代替肉眼来做测量和判断。

CUDA编程模型如图7-7所示，Kernel函数存在两层次并行，Grid中的thread间并行和block间并行。Kernel由线程网格(Grid)组成，若干个线程块(block)构成线程网格，若干个线程(thread)组成block。Kernel执行时，是以block为基础，各block是并行执行的，没有执行顺序，CUDA将大量计算任务映射为可并行执行的线程，并由硬件改变执行这些线程，实现了扩展性。CUDA的存储器是一种层次结构，线程在执行时会访问不同存储空间中的数据。如图7-8所示。

在利用纹理存储计算对每一像素点进行LBPC值时，以R为半径要从全局存储器读取旁边的8个数据，相邻点有较多重叠部分，采用多点访问技术后，每次可以读取18个数据，计算4个点的输出，由此减少了全局存储器的访问次数，**减少了存储器访问时间。参考本文第六章图像的分类算法，图像的LBP直方图、LBPC的配置参数存储在设备端存储器内，实验中选取每个block对应256个thread(32×8)，通过多点访问技术，每次取出4个点的像素输出计算值，thread可以对应12个像素点的分配，设备端的Kernel函数设计如下：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。

1)通过主机端传递传输的缺陷图像，完成对图像的LBPC编码，分配线程的个数，LBPC>；2)利用纹理存储技术获取主机端传输的图像，利用LBPC算子对图像纹理编码；3)利用共享内存技术，提取每个像素的编码值，统计纹理直方图，计算纹理直方图的卡方分布，将图像所有计算值全部传回主机端，**终不同尺寸图像在图像分类算法上CPU和GPU运行时间如表7-4和图7-16。CUDA架构是NVIDIA推出利用GPU实现并行计算的高效解决方案，利用Kernel函数机制，实现程序性能加速。本章分析GPU的通用并行计算硬件架构及CUDA编程模型带来高效执行效率，将CUDA技术更好用于PCB自动光学检测系统的复杂算法中，通过实验结果和分析得出：CUDA线程、GPU存储层析结构以及GPU的扩展性等技术的应用对系统性能与能效方面取得了***提升，满足了工业生产的实时性要求。早期发现缺陷将避免将坏板送到随后的装配阶段,AOI将减少修理成本将避免报废不可修理的电路板。罗湖区直销AOI近期价格

随着技术的演进，AOI被拿来用在SMT组装线上检测电路板上的零件焊锡组装后或锡膏印刷后的品质状况。深圳AOI价格优惠

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。深圳AOI价格优惠

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