嘴型資料庫

① smt貼片機編程的步驟是什麼

smt貼片機編程的步驟如下：

1、首先整理客戶提供的BOM清單，最好提供的是excel格式的電子檔文件。

在線調試：

1、將編好的程序用電腦導入smt貼片機設備，找到原點並製作mark標記。

2、將坐標逐步校正，優化保存程序，再次檢查元件方向及數據。

3、開機貼片一片板首件確認。

② 人臉識別的演算法

1、人體面貌識別技術的內容
人體面貌識別技術包含三個部分：
（1） 人體面貌檢測
面貌檢測是指在動態的場景與復雜的背景中判斷是否存在面像，並分離出這種面像。一般有下列幾種方法：
①參考模板法
首先設計一個或數個標准人臉的模板，然後計算測試採集的樣品與標准模板之間的匹配程度，並通過閾值來判斷是否存在人臉；
②人臉規則法
由於人臉具有一定的結構分布特徵，所謂人臉規則的方法即提取這些特徵生成相應的規則以判斷測試樣品是否包含人臉；
③樣品學習法
這種方法即採用模式識別中人工神經網路的方法，即通過對面像樣品集和非面像樣品集的學習產生分類器；
④膚色模型法
這種方法是依據面貌膚色在色彩空間中分布相對集中的規律來進行檢測。
⑤特徵子臉法
這種方法是將所有面像集合視為一個面像子空間，並基於檢測樣品與其在子孔間的投影之間的距離判斷是否存在面像。
值得提出的是，上述5種方法在實際檢測系統中也可綜合採用。
（2）人體面貌跟蹤
面貌跟蹤是指對被檢測到的面貌進行動態目標跟蹤。具體採用基於模型的方法或基於運動與模型相結合的方法。
此外，利用膚色模型跟蹤也不失為一種簡單而有效的手段。
（3）人體面貌比對
面貌比對是對被檢測到的面貌像進行身份確認或在面像庫中進行目標搜索。這實際上就是說，將采樣到的面像與庫存的面像依次進行比對，並找出最佳的匹配對象。所以，面像的描述決定了面像識別的具體方法與性能。目前主要採用特徵向量與面紋模板兩種描述方法：
①特徵向量法
該方法是先確定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官輪廓的大小、位置、距離等屬性，然後再計算出它們的幾何特徵量，而這些特徵量形成一描述該面像的特徵向量。
②面紋模板法
該方法是在庫中存貯若干標准面像模板或面像器官模板，在進行比對時，將采樣面像所有象素與庫中所有模板採用歸一化相關量度量進行匹配。
此外，還有採用模式識別的自相關網路或特徵與模板相結合的方法。
人體面貌識別技術的核心實際為「局部人體特徵分析」和「圖形/神經識別演算法。」這種演算法是利用人體面部各器官及特徵部位的方法。如對應幾何關系多數據形成識別參數與資料庫中所有的原始參數進行比較、判斷與確認。一般要求判斷時間低於1秒。
2、人體面貌的識別過程
一般分三步：
（1）首先建立人體面貌的面像檔案。即用攝像機採集單位人員的人體面貌的面像文件或取他們的照片形成面像文件，並將這些面像文件生成面紋（Faceprint）編碼貯存起來。
（2）獲取當前的人體面像
即用攝像機捕捉的當前出入人員的面像，或取照片輸入，並將當前的面像文件生成面紋編碼。
（3）用當前的面紋編碼與檔案庫存的比對
即將當前的面像的面紋編碼與檔案庫存中的面紋編碼進行檢索比對。上述的「面紋編碼」方式是根據人體面貌臉部的本質特徵和開頭來工作的。這種面紋編碼可以抵抗光線、皮膚色調、面部毛發、發型、眼鏡、表情和姿態的變化，具有強大的可靠性，從而使它可以從百萬人中精確地辯認出某個人。
人體面貌的識別過程，利用普通的圖像處理設備就能自動、連續、實時地完成。

③ smt貼片機怎麼編程

1、smt貼片程序設置：貼片程序設置是指貼片程序的環境設置，如機器的配置、坐標參考原點、元件資料庫的選擇和送料器數據 庫的選擇等。
①機器的配置是貼片程序的基本設置環境。貼片機的配置包括：貼片頭的類型；相機的位置、類型和精度；線路板傳送的參數；機器所儲存的吸嘴型號和數量；自動托盤送料器的參數；機器各坐標軸的參數；其他參數。
②坐標參考原點是指線路板的坐標原點和貼片元件坐標原點間的差距。不同設備的坐標系方向不同，當線路板的坐標原點在線路板的角時，而貼片元件的坐標以拼板相同方向的角或者個基 准點為原點。
③元件資料庫：有的機器可以根據不同的產品系列而設置存儲多個元件資料庫，在需要時可以調用不同的資料庫。
④送料器資料庫有如元件資料庫，也可以存儲多個送料器資料庫，根據需要選用。

2、線路板規格——指線路板尺寸和拼板方式smt貼片機需要根據線路板的尺寸來調整線路板輸送軌道的寬度和傳輸距離，線路板的支撐裝置也可以根據 線路板的厚度來調整支撐高度。般產品的線路板採用單個產品；有部分產品由於單個線路板的尺寸太小 ，不利於貼片設備的生產，或者為了提高設備的生產效率、減少線路板的傳送時間，故採用多個產品拼板方式。對於多個產品拼板，在元件貼裝清單輸入時，只需要輸入個拼板的元件，其他拼板的元件位置可以自動復制。

3、線路板偏移校正——指利用線路板的基準J點進行貼片坐標的校正基準點是線路板上的些特徵點，般是採用同印刷線路和元件的金屬焊盤相同的工藝在線路板的製作同時產生的，它能提供固定、准確的位置，是用來對元件的貼裝位置進行整體校正的特 征點。線路板上的基準點的校正方式可分為3種：利用全面校正的基準點對線路板上的所有元件進行整板校正Global Correction；利用拼板上的基準點對拼板以及它的偏置板上的元件進行校 正Circuit Correction；利用元件旁的基準點對局部單個高精度元件進行校正。

4、吸嘴的配置貼片機程序可根據現機器中所儲存的吸嘴或者不限定吸嘴進行貼裝步序的優化。如果是根據現機器中所 儲存的吸嘴進行優化，那麼吸嘴就不需要再重新配置；如果是不限定吸嘴進行優化，那麼吸嘴就需要根據 優化完後產生的吸嘴清單重新進行吸嘴的配置。

5、產品的元件貼裝清單貼裝清單包括元件的位號Ref ID、物料代碼Component ID、X坐標、y坐標和貼裝角度Theta等，這是表面貼裝所需要的關鍵數據，決定元件貼裝在線路板上的准確位置。物料代碼連接到元件數 據庫，貼片頭上的吸嘴在送料器的特定位置上吸取元件後，通過元件的照相和識別，按照貼片元件的坐標 和角度等，再加上通過校正而得到的元件的取料偏差，准確地將元件貼裝在線路板上的指定位置。
元件的貼裝順序是元件貼裝的先後次序，對於轉塔式貼片機，元件的取料順序和元件的貼裝順序相同；而對於平台式貼片機，若貼片頭上有多個吸嘴，元件的取料順序和貼裝順序可以不樣。由於計算機應用的發展，現在各種貼片機的貼裝順序都可以自動優化，也有些通用軟體可以對各種不同貼片機的貼片順序進行自動優化。貼片元件般可以分為Chip，Melf，QFP，SOlO，PLCC，SOJ，SOT和BGA等不同 類型。
元件資料庫包含元件的長、寬和厚度，元件特徵的尺寸、跨距及元件的包裝等。另外，對於不同的 機器，元件的資料庫還包括貼片頭和吸嘴的型號，識別照相機的燈光強度、元件的默認送料器的型號和方 向，以及識別的方式和特殊要求等。元件的資料庫所包含的所有數據將對元件的輸送、取 料、識別、校正和貼裝起到關鍵的作用。

6、送料器清單當在元件貼裝清單中加入個新的元件時，這個元件就會根據元件資料庫中的默認送料器的型號在送料 器清單中自動加入條記錄。送料器清單包括各種元件的元件代碼、所用的送料器的型號、所在位置的識 別代碼和元件在送料器上的正確方向。如果有個別元件在識別中不能通過，這個元件就會按照元件資料庫 或者程序中拋料站的設置拋掉。網頁鏈接

④ sql語言是一個什麼語言

結構化查詢語言是高級的非過程化編程語言，允許用戶在高層數據結構上工作。它不要求用戶指定對數據的存放方法，也不需要用戶了解具體的數據存放方式，所以具有完全不同底層結構的不同資料庫系統,可以使用相同的結構化查詢語言作為數據輸入與管理的介面。結構化查詢語言語句可以嵌套，這使它具有極大的靈活性和強大的功能。

(4)嘴型資料庫擴展閱讀：

sql語言的特點

1、綜合統一

SQL語言集數據定義語言DDL、數據操縱語言DML、數據控制語言DCL的功能於一體，語言風格統一，可以獨立完成資料庫生命周期中的全部活動，包括定義關系模式、錄入數據以建立資料庫、查詢、更新、維護、資料庫重構、資料庫安全性控制等一系列操作要求，這就為資料庫應用系統開發提供了良好的環境，例如用戶在資料庫投入運行後，還可根據需要隨時地逐步地修改模式，並不影響資料庫的運行，從而使系統具有良好的可擴充性。

2、高度非過程化

非關系數據模型的數據操縱語言是面向過程的語言，用其完成某項請求，必須指定存取路徑。而用SQL語言進行數據操作，用戶只需提出「做什麼」，而不必指明「怎麼做」，因此用戶無需了解存取路徑，存取路徑的選擇以及SQL語句的操作過程由系統自動完成。這不但大大減輕了用戶負擔，而且有利於提高數據獨立性。

3、面向集合的操作方式

SQL語言採用集合操作方式，不僅查找結果可以是元組的集合，而且一次插入、刪除、更新操作的對象也可以是元組的集合。

非關系數據模型採用的是面向記錄的操作方式，任何一個操作其對象都是一條記錄。例如查詢所有平均成績在80分以上的學生姓名，用戶必須說明完成該請求的具體處理過程，即如何用循環結構按照某條路徑一條一條地把滿足條件的學生記錄讀出來。

4、以同一種語法結構提供兩種使用方式

SQL語言既是自含式語言，又是嵌入式語言。

作為自含式語言，它能夠獨立地用於聯機交互的使用方式，用戶可以在終端鍵盤上直接鍵入SQL命令對資料庫進行操作。作為嵌入式語言，SQL語句能夠嵌入到高級語言（例如C、PB）程序中，供程序員設計程序時使用。而在兩種不同的使用方式下，SQL語言的語法結構基本上是一致的。這種以統一的語法結構提供兩種不同的使用方式的作法，為用戶提供了極大的靈活性與方便性。

⑤ 人臉識別的識別演算法

人臉識別的基本方法

人臉識別的方法很多，以下介紹一些主要的人臉識別方法。

(1)幾何特徵的人臉識別方法

幾何特徵可以是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系(如相互之間的距離)。這些演算法識別速度快，需要的內存小，但識別率較低。

(2)基於特徵臉(PCA)的人臉識別方法

特徵臉方法是基於KL變換的人臉識別方法，KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間經過KL變換後得到一組新的正交基，保留其中重要的正交基，由這些基可以張成低維線性空間。如果假設人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性，就可以將這些投影用作識別的特徵矢量，這就是特徵臉方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本，而且完全是基於圖像灰度的統計特性的。目前有一些改進型的特徵臉方法。

(3)神經網路的人臉識別方法

神經網路的輸入可以是降低解析度的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法同樣需要較多的樣本進行訓練，而在許多應用中，樣本數量是很有限的。

(4)彈性圖匹配的人臉識別方法

彈性圖匹配法在二維的空間中定義了一種對於通常的人臉變形具有一定的不變性的距離，並採用屬性拓撲圖來代表人臉，拓撲圖的任一頂點均包含一特徵向量，用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素，在比對時可以允許圖像存在彈性形變，在克服表情變化對識別的影響方面收到了較好的效果，同時對於單個人也不再需要多個樣本進行訓練。

(5)線段Hausdorff 距離(LHD) 的人臉識別方法

心理學的研究表明，人類在識別輪廓圖(比如漫畫)的速度和准確度上絲毫不比識別灰度圖差。LHD是基於從人臉灰度圖像中提取出來的線段圖的，它定義的是兩個線段集之間的距離，與眾不同的是，LHD並不建立不同線段集之間線段的一一對應關系，因此它更能適應線段圖之間的微小變化。實驗結果表明，LHD在不同光照條件下和不同姿態情況下都有非常出色的表現，但是它在大表情的情況下識別效果不好。

(6)支持向量機(SVM) 的人臉識別方法

近年來，支持向量機是統計模式識別領域的一個新的熱點，它試圖使得學習機在經驗風險和泛化能力上達到一種妥協，從而提高學習機的性能。支持向量機主要解決的是一個2分類問題，它的基本思想是試圖把一個低維的線性不可分的問題轉化成一個高維的線性可分的問題。通常的實驗結果表明SVM有較好的識別率，但是它需要大量的訓練樣本(每類300個)，這在實際應用中往往是不現實的。而且支持向量機訓練時間長，方法實現復雜，該函數的取法沒有統一的理論。

人臉識別的方法很多，當前的一個研究方向是多方法的融合，以提高識別率。

在人臉識別中，第一類的變化是應該放大而作為區分個體的標準的，而第二類的變化應該消除，因為它們可以代表同一個個體。通常稱第一類變化為類間變化，而稱第二類變化為類內變化。對於人臉，類內變化往往大於類間變化，從而使在受類內變化干擾的情況下利用類間變化區分個體變得異常困難。正是基於上述原因，一直到21 世紀初，國外才開始出現人臉識別的商用，但由於人臉識別演算法非常復雜，只能採用龐大的伺服器，基於強大的計算機平台。

如果可以的話，可以Te一下colorreco，更好的技術解答。