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以電子元件焊接質量檢測為例，分析了自動光學檢測技術在工業(yè)質量檢測中的應用。在電子元件質量檢測中應用自動光學檢測技術，先采集待檢測電路板圖像，然后采用并行閾值化分割算法對圖像去噪處理，獲得二值圖像，識別漏焊、短路、孔洞（縮錫）焊點。自動化光學檢測技術的應用提高可電子元件焊接質量檢測的精度和效率。隨著新興產業(yè)的發(fā)展，光學檢測技術的應用越來越***，其應用范圍包括電子業(yè)、印刷、汽車零件制造子系統(tǒng)、半導體業(yè)、紡織、工業(yè)機器人、醫(yī)療與醫(yī)藥等。比如，自動光學檢測技術可以對醫(yī)藥行業(yè)中瓶體內雜質、灌裝液位、封蓋質量進行監(jiān)測，實現(xiàn)藥品的自動篩選；自動光學檢測技術還可以用于汽車車身裝配的在線測量，代替檢驗員檢測多晶硅及集成電路板；在包裝行業(yè)中檢測外包裝的滿箱數量。由于電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，因此需要檢測出少錫、缺件、多錫、假焊等焊接缺陷。本文主要分析自動光學檢測技術在電子元件焊接質量檢測中的應用AOI光學檢測設備的基本原理是利用影像來比對待測物與標準影像是否有過大的差異來判斷待測物有否符合標準。鹽田區(qū)常規(guī)AOI優(yōu)勢

當今GPU高性能計算和應用的關鍵是充分利用GPU多核處理器計算密集，高并行度計算效能的特點紋理在GPU中的是指被獲取的紋理存儲器部分。如7.2.2.3描述，紋理對象在運行創(chuàng)建，在建立紋理對象時需要指定紋理。紋理參考在編譯時創(chuàng)建，必須使用運行時函數將紋理引用綁定到紋理，多種不同的紋理可以綁定同一紋理或者與存儲器重疊的紋理。紋理可以是在線性存儲器內的任何一個區(qū)域或一個CUDA數組，在局部二元模式下，訪問全局存儲器讀取每小塊區(qū)域，這種方式重復讀取量多，訪問效率低，而且還需要考慮二維圖像的邊界問題，紋理存儲由于具有自動處理邊界和高速緩存的優(yōu)勢，被我們用于LBP編碼，利用核函數中tex2D()函數獲取像素值，計算小塊區(qū)域的LBP值。陽江購買AOI生產廠家傳統(tǒng)AOI系統(tǒng)不能完全接納PCB外形，是由于局部彎曲產生的自然三維變化。

圖像采集系統(tǒng)包括四部分：面陣CCD攝像機、圖像采集卡、光學鏡頭及結構光源等。由于CCD圖像傳感器的技術比較成熟，并且應用二氧化掛隔離層或者PN結來降低噪聲的干擾，獲得較好的圖像質量。CCD采集圖像時，先進行光電轉換，然后轉移并輸出獲得的電荷。結構光源在圖像采集系統(tǒng)中非常重要，直接影響檢查結果。檢測系統(tǒng)采用多顏色半球狀光源結構，光源由三種顏色（紅、綠、藍）、不同角度照射的LED陣列組成。紅色的光照亮平坦的焊錫面，藍色的光照亮急劇的傾斜面，綠色的光照亮緩慢的傾斜面。在結構光源照射時，從不同角度觀察焊錫面會得到三種不同顏色的光束帶，這樣就可以確定焊錫的質量是否合格，結構光學系統(tǒng)如圖3所示，系統(tǒng)得到的電路板圖如圖4所示。

共享存儲器位于芯片上，在空間的訪問速度方面，共享存儲器空間比全局和本地存儲器具有更大的優(yōu)勢。為了高效地應用共享存儲器帶寬，將其均勻劃分為大小相等的存儲器模塊，存儲模塊可被同步訪問。同時實現(xiàn)因此對不同存儲器、不同地址下的任何存儲器進行讀取，整體帶寬擴大為單獨模塊帶寬的n倍，獲得存儲體比較大化的性能。常量存儲器空間存在于設備存儲器并被緩存到常理緩存中，對于計算能力1.x設備，一個束的常量存儲器請求首先被分成兩個請求，每半束一個，**發(fā)射。一個請求然后分成多個請求，使得它們訪問的地址不同即各個請求只訪問一個地址，吞吐量減少到一個等于**請求的數量因子。如果緩存命中的話，**終的請求等于常量緩存的吞吐量，否則等于設備存儲器的吞吐量。圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，然后根據預設的容許度和其他條件輸出結果。

PCB通常用目視、電測試和AOI方法檢測。20世紀70年代以前,PCB檢測主要依靠人眼加放大鏡,檢測速度慢,漏檢率高,同時,還會導致檢驗人員視力下降,影響人體健康。電測試的原理是根據PCB線路圖的計算機數據設計一副針床夾具和相應的網點測試程序。測試時,探針壓在PCB表面的待測點,然后通電測試每個網點的通斷,并報告存在的短路和斷路缺陷。其局限在于①只能檢測短路和斷路兩種缺陷,缺口、***和殘留銅等其它缺陷都無法檢測。②針床夾具的成本過高,小批量生產不合適。工業(yè)產品的表面瑕疵嚴重影響著產品本身的質量，如何避免表面瑕疵進行質量控制一直是生產企業(yè)面臨的問題。福田區(qū)本地AOI優(yōu)勢

DRC法是按照一些給定的規(guī)則檢測圖形。鹽田區(qū)常規(guī)AOI優(yōu)勢

在預處理階段，針對PCB產品在檢測中受制作工藝和照明設備的影響，分析其產生色彩偏差的基本原理，提出依據照明模型得到亮度變換函數對板間色差進行校正；依據CIE-LAB色彩模型利用亮度累積直方圖計算映射函數去均衡板內的色差。針對PCB表觀缺陷圖像中噪聲來源及特點，提出基于偏微分方程的去噪模型，實驗結果表明該模型具有良好的去噪效果和保持圖像邊緣的特性。針對PCB表觀檢測定位孔配準的問題，提出改進的隨機Hough變換的同心圓提取的方法，用RHT原理在噪聲較大或者圓弧特征受損的情況下保持檢測精度，準確的找出圓心的位置坐標。在基于特征的圖像配準變換模型的研究中，本文采用仿射變換理論對圖像像素進行空間數據坐標變換，并按照圖像原有頂點位置坐標和標準板尺寸進行二次裁剪，使圖像和標準板圖像能夠精確的配準。本文所提出的配準方法計算量減小、內存占用少、運行效率提高。鹽田區(qū)常規(guī)AOI優(yōu)勢

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