中山微型AOI优势

自动光学检测技术对于操作平台的高速、高精度的要求很迫切，因此为了完善自动光学检测技术，需要不断的提高操作平台的控制技术。

我国由于在相关设备制造中起步较晚，制造经验不足，加之国内的机械加工和设计能力有限等原因，因此在相关方面与发达国家的技术差距比较明显，长期受制于没有**技术，对于国内的企业发展不利。电子产品生产的专业设备技术含量高，涉及光学、精密机械、应用电子技术以及图像处理技术等多学科技术，**了一个国家的科学技术水平和机械制造能力，因此掌握电子设备设计制造的工艺过程与关键技术，开发拥有自主知识产权的电子**设备，可以改观我国在印刷电路板检测领域的落后状况，增加国际竞争力，而且对于我国的印刷电路板生产制造设备的国产化及相关行业的发展具有十分重要的现实意义。 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。中山微型AOI优势

国外对于高速、高精度的伺服运动控制系统研究起步较早，特别是欧美、日本等工业技术先进的国家，投入了大量的人力和物力进行攻关，并取得了明显的成果。国内对于精密定位平台的研究起步于上世纪80年代，经过多年的研究取得了一定的成果，对于精密运动平台的研究是正处于高速发展阶段，我国在相关领域的研究水平取得了较大的进步，但是现阶段的技术水平与国际先进水平还存在很大的差距，其中涉及到的问题主要集中在驱动方式以及控制策略等方面，因此在相关技术方面仍需要进行深入的研究。珠海工程AOI价格优惠AOI自动光学检测设备比较大的优点就是可以取代以前的人工目检作业，而且比人眼更精确的判断出缺陷。

共享存储器位于芯片上，在空间的访问速度方面，共享存储器空间比全局和本地存储器具有更大的优势。为了高效地应用共享存储器带宽，将其均匀划分为大小相等的存储器模块，存储模块可被同步访问。同时实现因此对不同存储器、不同地址下的任何存储器进行读取，整体带宽扩大为单独模块带宽的n倍，获得存储体比较大化的性能。常量存储器空间存在于设备存储器并被缓存到常理缓存中，对于计算能力1.x设备，一个束的常量存储器请求首先被分成两个请求，每半束一个，**发射。一个请求然后分成多个请求，使得它们访问的地址不同即各个请求只访问一个地址，吞吐量减少到一个等于**请求的数量因子。如果缓存命中的话，**终的请求等于常量缓存的吞吐量，否则等于设备存储器的吞吐量。

计算机的硬件和软件也会影响计算的性能，理论上还会采用**程序法和典型程序法来计算性能[149]，但都较为复杂。对于实际应用系统中图像处理算法加速性能评判，需要结合图像处理的结果和加速性能来考虑，上述两个指标作为运行速度提升的判定依据还有很多不完善性，但可以作为参考值来评定加速指标，实际应用中仍需要查看算法处理的**终效果。前面章节介绍了GPU在硬件架构，模型上适合并行计算，这节中我们将应用NVIDIA的GPU对PCB自动光学检测系统中复杂的算法进行并行处理，根据算法特点提出相应的并行优化策略。随着技术的演进，AOI被拿来用在SMT组装线上检测电路板上的零件焊锡组装后或锡膏印刷后的品质状况。

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：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。江门销售AOI近期价格

设计将用户运算法则的复杂性中分开，使用一种数学技术，即统计外形建模技术来计算怎样识别合理的图像变化。中山微型AOI优势

局部动态分割算法对于每个像素的分割是**的，与其他像素的分割没有联系，在整个检测过程中图像分割占所有处理时间的四分之一，因而该算法的实现可以采用并行处理的方法。GPU的多线程处理恰好可以用于该算法的实现[150,151]。实现方法如下所述。分配GPU变量的空间dev_imgData，dev_segData，dev_imgIntergral。其中，dev_imgData表示原图像信息，空间大小与存放图像空间的大小相同，dev_segData表示分割后图像信息，dev_imgIntergral存储图像积分信息，数据类型为int型，存放空间同CPU中存放该信息的大小。调用cudaMemcpy函数将主机内存中的数据传入设备端。如图7-10所示，该函数不仅可以将数据从主机端传入设备端，也可以逆向传输，通过设置该函数的***一个参数决定进行何种操作。声明所需GPU线程块和网格的维度大小，维度的大小与GPU设备有关，用dim3定义。本文中，定义线程格的维度为(16,16)，线程块的维度为((s+15)/16,(s+15)/16)，其中，s为图像宽度w和高度h的较大值。之所以这样选取，是因为这样不必区分线程格中维度的方向，只需满足某些限定条件即可，这种处理会在后续的核函数处理中描述。中山微型AOI优势

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