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PCB通常用目视、电测试和AOI方法检测。20世纪70年代以前,PCB检测主要依靠人眼加放大镜,检测速度慢,漏检率高,同时,还会导致检验人员视力下降,影响人体健康。电测试的原理是根据PCB线路图的计算机数据设计一副针床夹具和相应的网点测试程序。测试时,探针压在PCB表面的待测点,然后通电测试每个网点的通断,并报告存在的短路和断路缺陷。其局限在于①只能检测短路和断路两种缺陷,缺口、***和残留铜等其它缺陷都无法检测。②针床夹具的成本过高,小批量生产不合适。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。揭阳手动AOI价格优惠

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。广东加工AOI近期价格不同AOI软、硬件设计各有特点，其分析、判断算法可分为两种，即设计规则检测（DRC）和图形识别检验。

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。

在许多生产线上，对于目标的定位，目标的高度、形貌、方位、缺陷的在线检测和对装配机械（如机器手）的视觉引导需要多个摄像机才能完成，图像的数据量非常大，如某型号的TFT-LCD玻璃底板表面缺陷的视觉检测设备，由14台9126像素的HS-80-08K80CameraLink线阵扫描摄像机组成，单个摄像机的比较高数据速率为640MHz，扫描检测7.5代的玻璃底板表面得到的图像大小达584.76GB，总的图像处理时间要求小于84.55s。为了实现前述的高速数据处理能力，目前自动光学检测设备开发厂家采用如下方法：图像采集采用CameraLink、1394或GigabitEthernet接口的数码摄像机，每个摄像机输出的图像通过（预处理）接口板自动地分配给一台甚至多台CPU去处理，图像预处理采用多图像处理卡和多处理器分布式并行预处理的架构方式，如采用Dalsa-coreco的Anaconda、Matrox公司的Odyssey和GiDEL公司的PROCStarII实时图像处理卡组成的多计算机分布式实时处理系统[14-16]，处理能力可以达到420MB/sec左右。通过使用AOI作为减少缺陷的工具,在装配工艺过程的早期查找和消除错误,以实现良好的过程控制。

20世纪70年代以前,PCB检测主要依靠人眼加放大镜,检测速度慢,漏检率高,同时,还会导致检验人员视力下降,影响人体健康。电测试的原理是根据PCB线路图的计算机数据设计一副针床夹具和相应的网点测试程序。

电测试受到PCB向高密度、小型化方向发展的限制。随着线路板的密度不断增大,电测试需不断增加测试接点数,导致测试编程和针床夹具成本上升,开发测试程序和夹具通常需要数星期乃至一个多月时间,同时将导致电测试出错和重测次数增多。对电测试构成挑战的还有不断减小的引脚距离。因此,电测试已不能满足未来线路板的测试要求。 图像分析技术，随着计算机的快速发展，目前有许多成熟的图像分析技术。光明区购买AOI哪家好

工业产品的表面瑕疵严重影响着产品本身的质量，如何避免表面瑕疵进行质量控制一直是生产企业面临的问题。揭阳手动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：揭阳手动AOI价格优惠

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