电路板焊点定位在自动光学检测方面起着非常重要的作用,对焊点进行自动定位是根据对电路板的Protel文件中各个焊点的位置信息进行分析实现的。从CCD相机获取电路板图像,确定焊点在电路板图像中的位置范围,通过与Protel文件进行模版匹配,对焊点进行精确定位。确定焊点在电路板图像中的位置范围,需要得到焊点在电路板上的位置坐标,而在设计电路板时生成的protel文件就包含了焊点的位置信息,这些位置信息都是相对于电路板的标志圆建立的,所以要得到焊点的位置范围就需要对电路板的进行位置校正,而校正的方法是通过对电路板的定位孔进行定位来实现。传统的AOI只能检测直射光线所能到达的地方,像是屏蔽框肋条或是其边缘底下的元件,会因为检测不到而漏掉。东莞工业AOI价格优惠
照明模块包括光源控制器、光源和I/O板.其中光源的选择和光照方式的设计,会对整个机器视觉系统产生重要影响.光源方面,选择了性价比高的白色LED.另外,为了克服LED光照范围有限的缺点,采用了碗状多LED光源.照明方式上,不同于日本欧姆龙公司的三色光,采用了两级照明的模式.如图2所示,安装在离电路板**近位置的环状LED照明为水平照明,向检测部分照射与电路板表面接**行的光线(图中实线);安装在摄像机视觉轴和同轴附近的LED照明为垂直照明,向电路板投射接近垂直的光线(图中虚线).对于PCB板元器件的各要素中,垂直照明形成的效果,相对于电路板形成平行或平面状态的反射部位亮度比较高,但是焊接部分对电路板形成一定角度的部分亮度比较低;而水平照明的效果,如焊接部分等相对于电路板形成平行或形成平面状态的部分亮度比较低.这样,就可以利用照明的特性,对元器件不同部位检测时采用不同方式的照明.比如只采用垂直或者水平照明下的图像,或者是采用水平照明下的图像减去垂直照明下的图像,垂直照明下的图像减去水平照明下的图像,或者是垂直照明和水平照明下的图像结合起来使用.汕尾工业AOI哪里买强大的表面缺陷模式识别功能,根据表面缺陷的特征,会指出导致该表面缺陷的问题所在,指导工人及时处理。
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。
图像采集卡实现将CCD摄像机输出的目标图像信息输入到计算机处理系统中,将生成的模拟图像信号转换成数字图像信号输入计算机.它是图像采集部分和图像处理部分的接口,以插卡的形式插于计算机的PCB插槽,完成对模拟图像信号的捕捉、数字化、定格、存储、输出等操作.当通过精确的X-Y运动控制平台移动到待检测位置时,图像采集系统能够快速地采集、处理图像数据,并将图像输送到计算机中。运动控制系统由工控机、运动控制器、X-Y工作平台等组成.保证产品质量,降低劳动力成本,提高劳动生产率。
自动光学检测是指采用光学成像技术获取被测目标的图像,再经过快速图像处理与图形识别算法,从摄取图像中获取目标的尺寸、位置、方向、光谱特征、结构以及缺陷等信息,从而可以执行产品检验、装配线上的零部件鉴定及定位、过程监控中的测量、过程控制反馈、分类与分组等任务。自动光学检测技术是机器视觉技术在工业生产过程中的应用。近几年来,随着半导体、LCD、PCB、光通信以及精密组装等新兴产业的发展,自动光学检测技术发展非常迅速。目前已经在半导体业、电子业、工业机器人、汽车零件制造子系统、印刷、钢铁、纺织、医疗与医药等诸多行业得到不同程度的广泛应用。例如自动光学检测技术可以成功地代替检验员检测集成电路板和多晶硅,可以用于汽车车身装配的在线测量。在医药行业可以对液体制剂的灌装液位、瓶体内杂质及封盖质量进行监测,对各种药品实现自动分选等。在包装行业对外包装打码效果,对外包装的满箱及数量进行检测等。一个自动光学检测系统通常包括照明光源、光学成像、精密机械传动、图像采集与预处理、图像处理与图形识别等部分。文中重点从光源照明、成像技术、图像预处理、图像处理与图形识别几个方面介绍自动光学检测技术的发展现状与存在的问题。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。湛江直销AOI近期价格
机器视觉检测技术可以完成以往所不能完成的任务。东莞工业AOI价格优惠
CUDA采用单指令多线程SIMT(SingleInstructionMultipleThread)执行模型,与单指令多数据(SingleInstructionMultipleData,SIMD)相比在两方面做了改进。***,两种方法的通信方式不同。SIMT每个线程内的寄存器全部是私有,同步机制通信和共享存储器实现线程之间的通信。第二,两种数据宽度受硬件影响不同。SIMD向量宽度受硬件限制是固定的,处理数据必须打包成向量[146,147],SIMT可根据硬件自动适应不同的执行宽度。SIMT执行模型中,分支会降低并行效果。在SM中的8个SP共用发射与取值单元,同一warp里的线程执行指令相同,从同一warp线程跳转到相同分支语句,性能不受任何影响;warp中的线程分别跳转不同分支时候,SM需要把每一个分支指令发射到SP上,由SP根据逻辑线程决定是否执行,并行运算被串行化,并行性能受到很大的影响。CUD编译器有时会自动对循环和分支进行优化,提高并行性能,但程序员无法控制**终二进制代码的生成,使得优化效果和调试结果难以评估。东莞工业AOI价格优惠
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