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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：随着现代制造业规模的扩大，生产的受控越来越重要，PCB检测技术的应用将越发显出其重要性。惠州购买AOI

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。光明区本地AOI联系人传统的AOI系统主要依靠识别元件边缘来达到准确和可重复性测量。

CUDA编程模型将GPU作为设备，系统中可以由GPU组成集群，包含若干个设备和一个主机。GPU+CPU异构模型中，GPU执行高度线程化的并行处理，CPU负责进行逻辑性的事物处理和串行计算。分析确定程序需要并行部分后，并行计算函数被称之为内核函数Kernel，这部分可以并行的算法设计在GPU上运行。完整的CUDA程序由串行处理的主机端和Kernel函数构成的设备端组成。这些处理会按相应语句的顺序依次执行。在Kernel启动前需要利用CPU串行代码完成设备端显存分配和数据准备等工作，将串行计算加入Kernel之间，释放上一个内核函数，并启动下一个内核[144,145]。为了尽可能减少设备端与主机端的数据通信，在设备上完成尽可能多的工作。

在上述提到的几种成像方法中，一般得到的是二维图像，若要摄取三维图像，往往需要用2个或更多的装在不同位置的摄像机摄制不同的多幅图像[10]，或改变灯光照射角度，用同一摄像机分别摄取不同的多幅图像，再经综合分析得出真实的立体表述；或采用激光三角法得到物体的三维重构图像。遗憾的是，在许多场合，如精密组装和微装配中，若要准确地获得目标的三维信息（如高度、形貌、三维物体的方位等），只是简单地采用前面所说的方法难度很大，因此需要借助其他途径，如把共焦显微、白光干涉技术或其他显微成像技术与大范围扫描成像技术结合起来[11-12]。采取这种方法可以解决检测精度问题，但共焦与白光干涉在高度方向上通常也需要扫描，因此如何在实现高精度的情况下，满足高速的生产线的要求，实现高速成像，就成了自动光学检测中一个难题。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。

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。AOI是新兴起的一种新型测试技术，但发展迅速，很多厂家都推出了AOI测试设备。珠海销售AOI哪家好

为克服传统图像处理方法的缺点，AOI采用自调性的软件技术。惠州购买AOI

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。惠州购买AOI

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