隨著人工成本的增加和制造業(yè)的升級需求，加上計算機視覺技術的快速發(fā)展，越來越多機器視覺方案滲透到各領域，到2016年我國機器視覺市場規(guī)模已達近70億元。機器視覺中，缺陷檢測功能，是機器視覺應用得多的功能之一，主要檢測產(chǎn)品表面的各種信息。在現(xiàn)代工業(yè)自動化生產(chǎn)中，連續(xù)大批量生產(chǎn)中每個制程都有一定的次品率，單獨看雖然比率很小，但相乘后卻成為企業(yè)難以提高良率的瓶頸，并且在經(jīng)過完整制程后再剔除次品成本會高很多(例如，如果錫膏印刷工序存在定位偏差，且該問題直到芯片貼裝后的在線測試才被發(fā)現(xiàn)，那么返修的成本將會是原成本的100倍以上)，因此及時檢測及次品剔除對質(zhì)量控制和成本控制是非常重要的，也是制造業(yè)進一步升級的重要基石。在檢測行業(yè)，與人類視覺相比，機器視覺優(yōu)勢明顯1、精確度高：人類視覺是64灰度級，且對微小目標分辨力弱；機器視覺可顯著提高灰度級，同時可觀測微米級的目標；2、速度快：人類是無法看清快速運動的目標的，機器快門時間則可達微秒級別；3、穩(wěn)定性高：機器視覺解決了人類一個非常嚴重的問題，不穩(wěn)定，人工目檢是勞動非?？菰锖托量嗟男袠I(yè)，無論你設計怎樣的獎懲制度，都會發(fā)生比較高的漏檢率。半導體行業(yè)檢測設備，Wafer缺陷檢測設備。蕪湖視覺檢測設備電話

結(jié)構方法的核是將物體分解成了模式或模式基元，而不同的物體結(jié)構有不同的基元串(或稱字符串)，通過對未知物體利用給定的模式基元求出編碼邊界，得到字符串，再根據(jù)字符串判斷它的屬類。在特征生成上，很多新算法不斷出現(xiàn)，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。3、深度學習帶來的突破傳統(tǒng)的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優(yōu)化。在具體的應用上，例如自動ROI區(qū)域分割；標點定位(通過防真視覺可靈活檢測未知瑕疵)；從重噪聲圖像重檢測無法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃蓋板檢測中的真假瑕疵等。隨著越來越多的基于深度學習的機器視覺軟件推向市場(包括瑞士的vidi，韓國的SUALAB，香港的應科院等)，深度學習給機器視覺的賦能會越來越明顯。4、3d視覺的發(fā)展3D視覺還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等。合肥顆粒度檢測設備聯(lián)系人高效檢測，大數(shù)據(jù)采集分析，光學檢測設備、工業(yè)檢測設備。

本發(fā)明具體涉及一種計算機主板視覺檢測設備，屬于計算機技術領域。背景技術：目前，隨著視覺檢測的不斷發(fā)展，視覺檢測在產(chǎn)品質(zhì)量檢測方法具有極其重要的作用。尤其是對于零部件較多的部件來說，利用視覺攝像機對產(chǎn)品拍攝高清照片，然后利用圖像處理器與對比庫中的合格照片信息進行比對，即可快速的完成對產(chǎn)品的外觀，比如產(chǎn)品組裝零件的位置、數(shù)量等進行快速檢測，可以實現(xiàn)快速的檢測。尤其是對于計算機主板這種焊接的電子元件較多，采用肉眼難以快速實現(xiàn)檢測的部件來說，視覺檢測可以起到快速、流水的檢測目的。但是，目前的檢測一般只能實現(xiàn)人工定位、人工上料，影響視覺檢測的效率與效果，無法實現(xiàn)流水式檢測作業(yè)。技術實現(xiàn)要素：本發(fā)明的目的在于提供一種計算機主板視覺檢測設備，以解決上述背景技術中提出的問題。為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術方案：一種計算機主板視覺檢測設備，其包括前基座、后基座、主板輸送機構、檢測上料輸送機構、視覺檢測機構、檢測定位與前移機構、頂升定位機構和檢測下料機構，其特征在于，所述前基座和后基座之間設置有沿著其長度延伸的方向設置的所述主板輸送機構。

機器視覺上游有光源、鏡頭、工業(yè)相機、圖像采集卡、圖像處理軟件等軟硬件提供商，中游有集成和整機設備提供商，行業(yè)下游應用較廣，主要下游市場包括電子制造行業(yè)、汽車、印刷包裝、、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥、紡織和交通等領域。機器視覺全球市場主要分布在北美、歐洲、日本、中國等地區(qū)，根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2014年，全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是，2015年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是42億美元，2016年全球機器視覺系統(tǒng)及部件市場規(guī)模是62億美元，2002-2016年市場年均復合增長率為12%左右。而機器視覺系統(tǒng)集成，根據(jù)北美市場數(shù)據(jù)估算，大約是視覺系統(tǒng)及部件市場的6倍。中國機器視覺起步于80年代的技術引進。檢測設備是保障高凈價值工業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量的后道檢測工藝。

4、3d視覺的發(fā)展3D視覺還處于起步階段，許多應用程序都在使用3D表面重構，包括導航、工業(yè)檢測、逆向工程、測繪、物體識別、測量與分級等，但精度問題限制了3D視覺在很多場景的應用，目前工程上先鋪開的應用是物流里的標準件體積測量，相信未來這塊潛力巨大。要全免替代人工目檢，機器視覺還有諸多難點有待攻破：1、光源與成像：機器視覺中質(zhì)量的成像是步，由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機器視覺檢測要攻克的個難關。比如現(xiàn)在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。2、重噪音中低對比度圖像中的特征提?。涸谥卦胍舡h(huán)境下，真假瑕疵的鑒別很多時候較難，這也是很多場景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過成像和邊緣特征提取的快速發(fā)展，已經(jīng)在不斷取得各種突破。3、對非預期缺陷的識別：在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發(fā)生。但經(jīng)常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發(fā)生過，或者發(fā)生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它。工業(yè)品檢測的難度在于原來檢測方法是利用傳統(tǒng)方式，無法滿足現(xiàn)代工業(yè)需求?；茨媳砻嫘蚊矙z測設備聯(lián)系人

晶棒輔助抓取，識別錯誤率低于0.02%。蕪湖視覺檢測設備電話

每個所述黑白相機和每個所述彩色相機分別連接一個所述鏡頭，并分別連接一個所述環(huán)形光源或一個所述同軸光源；所述至少一個環(huán)形光源和所述至少一個同軸光源用于在開啟狀態(tài)下發(fā)出光源；所述至少兩個黑白相機和所述至少兩個彩色相機用于在開啟狀態(tài)下進行拍照，并向所述數(shù)據(jù)處理單元發(fā)送拍照結(jié)果；數(shù)據(jù)處理單元，用于根據(jù)所述待檢物的位置信息和所述拍照結(jié)果進行圖像信息處理，確定所述待檢物的缺陷位置。2.根據(jù)權利要求1所述的設備，其特征在于，所述黑白相機和所述彩色相機的總數(shù)是根據(jù)所述待檢物的尺寸和所述黑白相機和所述彩色相機的視野范圍和像素屬性確定的。3.根據(jù)權利要求2所述的設備，其特征在于，所述黑白相機和所述彩色相機的總數(shù)根據(jù)下式確定4.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的設備，其特征在于，所述環(huán)形光源具體用于在開啟狀態(tài)下發(fā)出至少一個預設角度的光。5.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的設備，其特征在于，每個所述黑白相機和/或每個所述彩色相機上方設置一個所述環(huán)形光源或一個所述同軸光源；或者，至少一個所述黑白相機和/或所述彩色相機上方設置一個所述環(huán)形光源和一個所述同軸光源。6.根據(jù)權利要求1至3中任意一項所述的設備，其特征在于。蕪湖視覺檢測設備電話