Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy? Pięć typowych problemów i praktyczne rozwiązania

Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy w ocenie?

W dzisiejszej produkcji przemysłowej precyzyjny proces kontroli ma kluczowe znaczenie, a AOI (Automatic Optical Inspection) jako zaawansowana technologia kontroli odgrywa niezbędną rolę.

Jednak wiele przedsiębiorstw napotyka problem całkowitego błędu w ocenie kontroli AOI w praktycznych zastosowaniach, co niewątpliwie wpływa na efektywność produkcji i jakość produktu. we have conducted an in-depth analysis of the five common problems in AOI inspection and provided practical and practical solutions to help enterprises enhance the accuracy and reliability of inspection.

Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy w ocenie?

Pytanie 1: Częste fałszywe alarmy w wykrywaniu znaków

Opis działania: System określa elementy z wykwalifikowanym drukiem/grawerowaniem znaków i normalną funkcją jako produkty wadliwe, co wywołuje fałszywe alarmy.

Analiza przyczyn: Podstawowym powodem wysokiego wskaźnika błędnych ocen wykrywania znaków AOI jest niestabilność obrazów znaków składowych i wyjątkowość standardów wykrywania

Obraz postaci jest niestabilny.
Różnice między dostawcami: Różni dostawcy stosują różne techniki druku/grawerowania znaków, parametry atramentu/lasera itp., co powoduje niespójne głębokość barwy, grubość, kontrast itp.o znakach.

Zmiany w procesie: w przypadku różnych partii i warunków produkcji od tego samego dostawcy może również wahać się jakość druku/grawerowania znaków.

Ingerencje środowiskowe: czynniki środowiskowe, takie jak kurz, plamy i odbicia na powierzchni komponentów, mogą również wpływać na jasność i trudności rozpoznawania obrazów postaci.

Standardowy test jest pojedynczy.

Tradycyjne systemy AOI: zazwyczaj stosują tradycyjne algorytmy przetwarzania obrazu oparte na zasadach, opierające się na wstępnie ustawionych szablonach znaków i ustalonych progu porównania,i są trudne do dostosowania do różnorodności i złożoności obrazów postaci.

Brak zdolności adaptacyjnej: Niemożność dynamicznego dostosowywania parametrów rozpoznawania w oparciu o różne cechy znaków i jakość obrazu, co powoduje utrzymujący się wysoki wskaźnik błędnego osądu.

Rozwiązanie:

W odpowiedzi na powyższe problemy, OCR character recognition technology based on deep learning and adaptive light source technology can be adopted to enhance the recognition ability and adaptability of the AOI system for character images

Algorytm optymalizacji - algorytm OCR Deep Learning

Przyjmując algorytmy rozpoznawania znaków OCR oparte na głębokim uczeniu, takie jak zaawansowane algorytmy wyposażone w Shenzhou Vision AOI, może uczyć się z ogromnych danych dotyczących obrazów znaków,automatycznie wyciągać cechy znaków, i rozpoznać znaki różnych czcionek, rozmiarów, kolorów i tła, skutecznie poprawiając dokładność rozpoznawania.

Adaptacyjne źródło światła

Zgodnie z procesami drukowania/grawerowania znaków różnych komponentów, automatycznie dostosowuje parametry takie jak kąt źródła światła, jasność,i kolorów w celu optymalizacji jasności i kontrastu obrazów postaci, zapewniające wysokiej jakości wejście obrazu do rozpoznawania OCR.

Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy w ocenie?

Pytanie 2: Błąd w ocenie spowodowany ingerencją ze strony źródeł światła i środowiska

Nierównomierne oświetlenie, częste zmiany światła otoczenia oraz nieuzasadnione ustawienia poziomu czułości urządzenia mogą prowadzić do obniżenia jakości pobranych obrazów,w ten sposób wpływając na wyniki wykrywania systemu AOI i powodując błędne osądy.

Analiza przyczyny: Źródło światła i czynniki środowiskowe bezpośrednio wpływają na jakość obrazu.Nieuzasadnione warunki oświetlenia i wrażliwość urządzenia Ustawienia spowodują, że obrazy wykrywania nie będą w stanie rzeczywiście odzwierciedlać stanu komponentów.

Rozwiązanie:

Dynamicznie dostosować parametry źródła światła: w pełni uwzględnić właściwości odblaskowe materiału, ustawić wielokątne źródła światła, a poprzez testowanie i optymalizację,znalezienie najbardziej odpowiedniej kombinacji kątów światła w celu uzyskania najlepszego kontrastu obrazu i jasnościW międzyczasie regularnie kalibruj jasność źródła światła, aby zapewnić stabilne oświetlenie.

Środowisko wykrywania zamknięte: w obszarze wykrywania należy zainstalować osłonę świetlną, aby blokować zakłócenia zewnętrznego światła,tworzenie niezależnego i stabilnego środowiska wykrywania i zapewnienie stabilności jakości obrazu.

Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy w ocenie?

Pytanie 3: Parametry algorytmu są ustawione zbyt ściśle lub zbyt luźno

Opis problemu: W procesie AOI (Automatic Optical Inspection) jeśli ustawienia progu w modelu algorytmu nie odpowiadają rzeczywistym standardom procesu,wystąpią następujące problemy:

Brak kontroli: Ustawienie progu jest zbyt luźne, co powoduje, że niektóre poważne wady nie są wykrywane, co stwarza zagrożenie jakości.

Fałszywy alarm: próg ustalony jest zbyt surowo, niektóre drobne wady lub normalne wahania są błędnie oceniane jako wadliwe produkty,zwiększenie obciążenia pracą manualnej ponownej oceny i zmniejszenie efektywności produkcji.

Przykładowo wykrycie przesunięcia złącza lutowego.niektóre złącza lutowe z niewielkim przesunięciem, ale normalną funkcją mogą być uznane za wadliweZ drugiej strony, jeśli próg jest ustawiony zbyt luźno, może to prowadzić do niewykrycia niektórych mocno przesuniętych łączy lutowych, wpływając na niezawodność produktu.

Analiza przyczyn: Podstawowa przyczyna powyższych problemów leży w racjonalności ustawień parametru algorytmu i ograniczeniach samego algorytmu

Ustawienie parametrów jest nierozsądne.

Ustawienie parametru progu w modelu algorytmu nie ma podstaw naukowych i nie zostało dostosowane w połączeniu z faktycznymi normami procesu,w wyniku czego wyniki wykrycia nie są powiązane z rzeczywistą sytuacją produkcyjną.

Ograniczenia algorytmu

Jednym algorytmem trudno jest spełnić wymagania wykrywania różnych komponentów i różnych rodzajów wad, a także trudno jest zrównoważyć dokładność i wydajność wykrywania.

Rozwiązanie:

W odpowiedzi na powyższe problemy,w celu poprawy dokładności wykrywania i adaptacyjności systemu AOI można zastosować strategię stopniowego algorytmu debugowania i integrację wielu algorytmów.

Debug algorytmu w etapach

Początkowy etap: odpowiednio obniżyć próg, zwiększyć szybkość wykrywania wad i uniknąć niewykrywania wad.

Etap optymalizacji: stopniowe zaostrzanie progu, weryfikacja i optymalizacja poprzez dużą ilość danych próbkowych, zmniejszenie fałszywych dodatków i znalezienie najlepszego punktu równowagi.

Przyjąć wiele algorytmów

Biblioteka algorytmów: na przykład Shenzhou Vision AOI przyjęła ponad 40 algorytmów głębokiego uczenia się w celu zbudowania bogatej biblioteki algorytmów.

Dokładne dopasowanie: dla różnych typów komponentów i różnych części wykrywających wybierany jest najbardziej odpowiedni algorytm wykrywania w celu poprawy dokładności wykrywania złożonych wad.

Pytanie 4: Błąd w ocenie spowodowany różnicami w konstrukcji i materiałach podkładki

Opis działania: W przypadku gdy rozmiar podkładki nie jest standardowy lub występują różnice w opakowaniach materiałowych, elementy pozycjonowania systemu AOI mogą być nieprawidłowe,powodujące błędne osądy i wpływające na postęp produkcji i jakość produktu.

Analiza przyczyny: konstrukcja podkładki nie spełnia norm, a materiał opakowania jest niespójny,który powoduje odchylenia w ustawionym wcześniej parametrze pozycjonowania systemu AOI i uniemożliwia dokładne zidentyfikowanie pozycji i stanu komponentów.

Rozwiązanie:

Standaryzacja konstrukcji podkładek: podczas etapu projektowania procesu lutowania należy upewnić się, że wymiary podkładek dokładnie odpowiadają wymiarom szpilki części, unikać symetrycznego układu podkładek,zmniejszenie zakłóceń odbicia, i zwiększyć dokładność pozycjonowania.

Stworzenie bazy danych materiałów: rejestrowanie charakteru, koloru i innych informacji charakterystycznych materiałów z różnych partii.parametry wykrywania są dynamicznie aktualizowane na podstawie informacji dotyczących materiałów, aby umożliwić systemowi dostosowanie się do zmian w materiałach.

Pytanie 5: Niewystarczające utrzymanie urządzeń i odchylenia kalibracyjne

Opis działania: po długotrwałym użytkowaniu urządzenia, jeśli sprzęt starzeje się (np. luźne soczewki, tłumienie źródła światła itp.) i nie jest terminowo utrzymywany,lub jeśli czujnik pochodzenia nie jest regularnie kalibrowany podczas debugowania, spowoduje zmniejszenie dokładności wykrywania i spowoduje błędne osądy.

Analiza przyczyn: utrzymanie urządzeń jest kluczem do prawidłowego funkcjonowania systemu AOI.Starzenie się sprzętu lub niewykonanie terminowej kalibracji będzie miało wpływ na wydajność sprzętu i dokładność wykrywania, może prowadzić do błędnego osądu.

Rozwiązanie:

Opracowanie planu konserwacji: przeprowadzenie kompleksowej miesięcznej inspekcji i konserwacji sprzętu, w tym czyszczenie soczewek, sprawdzanie napięcia pasów,kalibracja układu współrzędnych urządzeń, itp., aby zapewnić, że wszystkie elementy są w najlepszym stanie.

Monitoring stanu sprzętu w czasie rzeczywistym: Za pomocą profesjonalnych systemów oprogramowania można monitorować w czasie rzeczywistym kluczowe parametry, takie jak jasność źródła światła i rozdzielczość kamery.Kiedy parametry są nienormalne, zostanie wydane terminowe ostrzeżenie, które ułatwi technikom terminową konserwację i regulację.

Czy w inspekcjach AOI zawsze występują błędy w ocenie?

W rezultacie rozwiązanie problemu błędnego osądu w wykrywaniu AOI wymaga podejścia z wielu aspektów.optymalizacja algorytmu, a także utrzymania i kalibracji urządzeń, przedsiębiorstwa mogą skutecznie zmniejszyć wskaźnik błędnych ocen, zwiększyć dokładność i niezawodność wykrywania AOI,i zapewnić silniejsze zapewnienie jakości produkcji przemysłowej.

Oczekuje się, że powyższe pięć wspólnych problemów i praktyczne rozwiązania pomogą wszystkim w dalszej poprawie dokładności i niezawodności kontroli AOI oraz w ochronie produkcji przemysłowej.