嘴型数据库

① smt贴片机编程的步骤是什么

smt贴片机编程的步骤如下：

1、首先整理客户提供的BOM清单，最好提供的是excel格式的电子档文件。

在线调试：

1、将编好的程序用电脑导入smt贴片机设备，找到原点并制作mark标记。

2、将坐标逐步校正，优化保存程序，再次检查元件方向及数据。

3、开机贴片一片板首件确认。

② 人脸识别的算法

1、人体面貌识别技术的内容
人体面貌识别技术包含三个部分：
（1） 人体面貌检测
面貌检测是指在动态的场景与复杂的背景中判断是否存在面像，并分离出这种面像。一般有下列几种方法：
①参考模板法
首先设计一个或数个标准人脸的模板，然后计算测试采集的样品与标准模板之间的匹配程度，并通过阈值来判断是否存在人脸；
②人脸规则法
由于人脸具有一定的结构分布特征，所谓人脸规则的方法即提取这些特征生成相应的规则以判断测试样品是否包含人脸；
③样品学习法
这种方法即采用模式识别中人工神经网络的方法，即通过对面像样品集和非面像样品集的学习产生分类器；
④肤色模型法
这种方法是依据面貌肤色在色彩空间中分布相对集中的规律来进行检测。
⑤特征子脸法
这种方法是将所有面像集合视为一个面像子空间，并基于检测样品与其在子孔间的投影之间的距离判断是否存在面像。
值得提出的是，上述5种方法在实际检测系统中也可综合采用。
（2）人体面貌跟踪
面貌跟踪是指对被检测到的面貌进行动态目标跟踪。具体采用基于模型的方法或基于运动与模型相结合的方法。
此外，利用肤色模型跟踪也不失为一种简单而有效的手段。
（3）人体面貌比对
面貌比对是对被检测到的面貌像进行身份确认或在面像库中进行目标搜索。这实际上就是说，将采样到的面像与库存的面像依次进行比对，并找出最佳的匹配对象。所以，面像的描述决定了面像识别的具体方法与性能。目前主要采用特征向量与面纹模板两种描述方法：
①特征向量法
该方法是先确定眼虹膜、鼻翼、嘴角等面像五官轮廓的大小、位置、距离等属性，然后再计算出它们的几何特征量，而这些特征量形成一描述该面像的特征向量。
②面纹模板法
该方法是在库中存贮若干标准面像模板或面像器官模板，在进行比对时，将采样面像所有象素与库中所有模板采用归一化相关量度量进行匹配。
此外，还有采用模式识别的自相关网络或特征与模板相结合的方法。
人体面貌识别技术的核心实际为“局部人体特征分析”和“图形/神经识别算法。”这种算法是利用人体面部各器官及特征部位的方法。如对应几何关系多数据形成识别参数与数据库中所有的原始参数进行比较、判断与确认。一般要求判断时间低于1秒。
2、人体面貌的识别过程
一般分三步：
（1）首先建立人体面貌的面像档案。即用摄像机采集单位人员的人体面貌的面像文件或取他们的照片形成面像文件，并将这些面像文件生成面纹（Faceprint）编码贮存起来。
（2）获取当前的人体面像
即用摄像机捕捉的当前出入人员的面像，或取照片输入，并将当前的面像文件生成面纹编码。
（3）用当前的面纹编码与档案库存的比对
即将当前的面像的面纹编码与档案库存中的面纹编码进行检索比对。上述的“面纹编码”方式是根据人体面貌脸部的本质特征和开头来工作的。这种面纹编码可以抵抗光线、皮肤色调、面部毛发、发型、眼镜、表情和姿态的变化，具有强大的可靠性，从而使它可以从百万人中精确地辩认出某个人。
人体面貌的识别过程，利用普通的图像处理设备就能自动、连续、实时地完成。

③ smt贴片机怎么编程

1、smt贴片程序设置：贴片程序设置是指贴片程序的环境设置，如机器的配置、坐标参考原点、元件数据库的选择和送料器数据 库的选择等。
①机器的配置是贴片程序的基本设置环境。贴片机的配置包括：贴片头的类型；相机的位置、类型和精度；线路板传送的参数；机器所储存的吸嘴型号和数量；自动托盘送料器的参数；机器各坐标轴的参数；其他参数。
②坐标参考原点是指线路板的坐标原点和贴片元件坐标原点间的差距。不同设备的坐标系方向不同，当线路板的坐标原点在线路板的角时，而贴片元件的坐标以拼板相同方向的角或者个基 准点为原点。
③元件数据库：有的机器可以根据不同的产品系列而设置存储多个元件数据库，在需要时可以调用不同的数据库。
④送料器数据库有如元件数据库，也可以存储多个送料器数据库，根据需要选用。

2、线路板规格——指线路板尺寸和拼板方式smt贴片机需要根据线路板的尺寸来调整线路板输送轨道的宽度和传输距离，线路板的支撑装置也可以根据 线路板的厚度来调整支撑高度。般产品的线路板采用单个产品；有部分产品由于单个线路板的尺寸太小 ，不利于贴片设备的生产，或者为了提高设备的生产效率、减少线路板的传送时间，故采用多个产品拼板方式。对于多个产品拼板，在元件贴装清单输入时，只需要输入个拼板的元件，其他拼板的元件位置可以自动复制。

3、线路板偏移校正——指利用线路板的基准J点进行贴片坐标的校正基准点是线路板上的些特征点，般是采用同印刷线路和元件的金属焊盘相同的工艺在线路板的制作同时产生的，它能提供固定、准确的位置，是用来对元件的贴装位置进行整体校正的特 征点。线路板上的基准点的校正方式可分为3种：利用全面校正的基准点对线路板上的所有元件进行整板校正Global Correction；利用拼板上的基准点对拼板以及它的偏置板上的元件进行校 正Circuit Correction；利用元件旁的基准点对局部单个高精度元件进行校正。

4、吸嘴的配置贴片机程序可根据现机器中所储存的吸嘴或者不限定吸嘴进行贴装步序的优化。如果是根据现机器中所 储存的吸嘴进行优化，那么吸嘴就不需要再重新配置；如果是不限定吸嘴进行优化，那么吸嘴就需要根据 优化完后产生的吸嘴清单重新进行吸嘴的配置。

5、产品的元件贴装清单贴装清单包括元件的位号Ref ID、物料代码Component ID、X坐标、y坐标和贴装角度Theta等，这是表面贴装所需要的关键数据，决定元件贴装在线路板上的准确位置。物料代码连接到元件数 据库，贴片头上的吸嘴在送料器的特定位置上吸取元件后，通过元件的照相和识别，按照贴片元件的坐标 和角度等，再加上通过校正而得到的元件的取料偏差，准确地将元件贴装在线路板上的指定位置。
元件的贴装顺序是元件贴装的先后次序，对于转塔式贴片机，元件的取料顺序和元件的贴装顺序相同；而对于平台式贴片机，若贴片头上有多个吸嘴，元件的取料顺序和贴装顺序可以不样。由于计算机应用的发展，现在各种贴片机的贴装顺序都可以自动优化，也有些通用软件可以对各种不同贴片机的贴片顺序进行自动优化。贴片元件般可以分为Chip，Melf，QFP，SOlO，PLCC，SOJ，SOT和BGA等不同 类型。
元件数据库包含元件的长、宽和厚度，元件特征的尺寸、跨距及元件的包装等。另外，对于不同的 机器，元件的数据库还包括贴片头和吸嘴的型号，识别照相机的灯光强度、元件的默认送料器的型号和方 向，以及识别的方式和特殊要求等。元件的数据库所包含的所有数据将对元件的输送、取 料、识别、校正和贴装起到关键的作用。

6、送料器清单当在元件贴装清单中加入个新的元件时，这个元件就会根据元件数据库中的默认送料器的型号在送料 器清单中自动加入条记录。送料器清单包括各种元件的元件代码、所用的送料器的型号、所在位置的识 别代码和元件在送料器上的正确方向。如果有个别元件在识别中不能通过，这个元件就会按照元件数据库 或者程序中抛料站的设置抛掉。网页链接

④ sql语言是一个什么语言

结构化查询语言是高级的非过程化编程语言，允许用户在高层数据结构上工作。它不要求用户指定对数据的存放方法，也不需要用户了解具体的数据存放方式，所以具有完全不同底层结构的不同数据库系统,可以使用相同的结构化查询语言作为数据输入与管理的接口。结构化查询语言语句可以嵌套，这使它具有极大的灵活性和强大的功能。

(4)嘴型数据库扩展阅读：

sql语言的特点

1、综合统一

SQL语言集数据定义语言DDL、数据操纵语言DML、数据控制语言DCL的功能于一体，语言风格统一，可以独立完成数据库生命周期中的全部活动，包括定义关系模式、录入数据以建立数据库、查询、更新、维护、数据库重构、数据库安全性控制等一系列操作要求，这就为数据库应用系统开发提供了良好的环境，例如用户在数据库投入运行后，还可根据需要随时地逐步地修改模式，并不影响数据库的运行，从而使系统具有良好的可扩充性。

2、高度非过程化

非关系数据模型的数据操纵语言是面向过程的语言，用其完成某项请求，必须指定存取路径。而用SQL语言进行数据操作，用户只需提出“做什么”，而不必指明“怎么做”，因此用户无需了解存取路径，存取路径的选择以及SQL语句的操作过程由系统自动完成。这不但大大减轻了用户负担，而且有利于提高数据独立性。

3、面向集合的操作方式

SQL语言采用集合操作方式，不仅查找结果可以是元组的集合，而且一次插入、删除、更新操作的对象也可以是元组的集合。

非关系数据模型采用的是面向记录的操作方式，任何一个操作其对象都是一条记录。例如查询所有平均成绩在80分以上的学生姓名，用户必须说明完成该请求的具体处理过程，即如何用循环结构按照某条路径一条一条地把满足条件的学生记录读出来。

4、以同一种语法结构提供两种使用方式

SQL语言既是自含式语言，又是嵌入式语言。

作为自含式语言，它能够独立地用于联机交互的使用方式，用户可以在终端键盘上直接键入SQL命令对数据库进行操作。作为嵌入式语言，SQL语句能够嵌入到高级语言（例如C、PB）程序中，供程序员设计程序时使用。而在两种不同的使用方式下，SQL语言的语法结构基本上是一致的。这种以统一的语法结构提供两种不同的使用方式的作法，为用户提供了极大的灵活性与方便性。

⑤ 人脸识别的识别算法

人脸识别的基本方法

人脸识别的方法很多，以下介绍一些主要的人脸识别方法。

(1)几何特征的人脸识别方法

几何特征可以是眼、鼻、嘴等的形状和它们之间的几何关系(如相互之间的距离)。这些算法识别速度快，需要的内存小，但识别率较低。

(2)基于特征脸(PCA)的人脸识别方法

特征脸方法是基于KL变换的人脸识别方法，KL变换是图像压缩的一种最优正交变换。高维的图像空间经过KL变换后得到一组新的正交基，保留其中重要的正交基，由这些基可以张成低维线性空间。如果假设人脸在这些低维线性空间的投影具有可分性，就可以将这些投影用作识别的特征矢量，这就是特征脸方法的基本思想。这些方法需要较多的训练样本，而且完全是基于图像灰度的统计特性的。目前有一些改进型的特征脸方法。

(3)神经网络的人脸识别方法

神经网络的输入可以是降低分辨率的人脸图像、局部区域的自相关函数、局部纹理的二阶矩等。这类方法同样需要较多的样本进行训练，而在许多应用中，样本数量是很有限的。

(4)弹性图匹配的人脸识别方法

弹性图匹配法在二维的空间中定义了一种对于通常的人脸变形具有一定的不变性的距离，并采用属性拓扑图来代表人脸，拓扑图的任一顶点均包含一特征向量，用来记录人脸在该顶点位置附近的信息。该方法结合了灰度特性和几何因素，在比对时可以允许图像存在弹性形变，在克服表情变化对识别的影响方面收到了较好的效果，同时对于单个人也不再需要多个样本进行训练。

(5)线段Hausdorff 距离(LHD) 的人脸识别方法

心理学的研究表明，人类在识别轮廓图(比如漫画)的速度和准确度上丝毫不比识别灰度图差。LHD是基于从人脸灰度图像中提取出来的线段图的，它定义的是两个线段集之间的距离，与众不同的是，LHD并不建立不同线段集之间线段的一一对应关系，因此它更能适应线段图之间的微小变化。实验结果表明，LHD在不同光照条件下和不同姿态情况下都有非常出色的表现，但是它在大表情的情况下识别效果不好。

(6)支持向量机(SVM) 的人脸识别方法

近年来，支持向量机是统计模式识别领域的一个新的热点，它试图使得学习机在经验风险和泛化能力上达到一种妥协，从而提高学习机的性能。支持向量机主要解决的是一个2分类问题，它的基本思想是试图把一个低维的线性不可分的问题转化成一个高维的线性可分的问题。通常的实验结果表明SVM有较好的识别率，但是它需要大量的训练样本(每类300个)，这在实际应用中往往是不现实的。而且支持向量机训练时间长，方法实现复杂，该函数的取法没有统一的理论。

人脸识别的方法很多，当前的一个研究方向是多方法的融合，以提高识别率。

在人脸识别中，第一类的变化是应该放大而作为区分个体的标准的，而第二类的变化应该消除，因为它们可以代表同一个个体。通常称第一类变化为类间变化，而称第二类变化为类内变化。对于人脸，类内变化往往大于类间变化，从而使在受类内变化干扰的情况下利用类间变化区分个体变得异常困难。正是基于上述原因，一直到21 世纪初，国外才开始出现人脸识别的商用，但由于人脸识别算法非常复杂，只能采用庞大的服务器，基于强大的计算机平台。

如果可以的话，可以Te一下colorreco，更好的技术解答。