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由于光电转换时会产生暗电流噪声、光子噪声及散粒噪声，因此需要对图像进行预处理，保留图像细节滤除噪声，提高图像的质量，降低图像分析过程中噪声的影响。分割图像可以去除灰度值为**暗和**亮之间的噪声点，选择合理阀值，而灰度值处于阀值之下的点转换为黑色（灰度值为0）；灰度值处于阀值之上的点转换成白色（灰度值为255）。这样可以除去大部分噪声，并将图像转换成黑白两色的二值图像。分割图像采用并行阈值化分割算法，其原理如下：AOI的好坏基本上也取决于其对影像的解析度、成像能力与影像辨析技术。韶关AOI价格优惠

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：惠州直销AOI价格优惠随着电子产品组装密度的大幅提高，传统的一些测试技术已不能适应发展要求，而PCB检测技术则不受影响。

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。

自动光学检测是利用光学成像技术，一般采用摄像机获取被测目标的图像，通过图像的识别和处理算法，从摄取的图像中获得目标的光谱特征、尺寸、方向、位置、缺陷、结构等信息，从而可以完成装配线上的零部件定位及检验、过程控制反馈、过程监控中的测量、分组和分类等任务。自动光学检测系统包括光学成像、照明光源、图像采集与预处理、图像处理与图形识别等部分，其原理如图1所示要检测的印刷电路板，重新定位坐标，调出检测时需要的程序，将待检测的印刷电路板通过x、y工作台自动送到镜头下面，镜头采集待检测印刷电路板的图像后，x、y工作台移至下一个位置，AOI系统自动扫描待检测印刷电路板，获得图像之后对其进行数字化处理，处理后的图像和“模板”图像进行分析、对比及判断，发现待检测电路板存在的问题并对其进行标定，生成检测报告，等待检验。由于系统处于连续工作状态，因此检测速度较高。视觉系统的输出并非图像视频信号，而是经过运算处理之后的检测结果(如缺陷、尺寸等数据)。

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]。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。南山区AOI联系人

对于藏在零件底下或是零件边缘的焊点，AOI检测可能能力有限。韶关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。韶关AOI价格优惠

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