Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?
In de huidige industriële productie is het nauwkeurige inspectieproces van vitaal belang en speelt AOI (Automatic Optical Inspection) als geavanceerde inspectietechnologie een onmisbare rol.
Veel ondernemingen worden echter in de praktijk geconfronteerd met het probleem van een totaal onjuiste beoordeling bij AOI-inspecties, wat ongetwijfeld de productie-efficiëntie en de productkwaliteit beïnvloedt. 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.
Vraag 1: Frequente valse alarmen bij karakterdetectie
Vermelding van de prestaties:
Het systeem identificeert onderdelen met gekwalificeerde tekens en normale functie als defecte producten, waardoor valse alarmen worden geactiveerd.
Oorsprongsanalyse:
De fundamentele reden voor het hoge aantal onjuiste beoordelingen van de karakterdetectie van AOI ligt in de instabiliteit van de componenten van de karakterbeelden en de singulariteit van de detectiestandaarden.
Het karakterbeeld is onstabiel.
- Verschillen tussen leveranciers: Verschillende leveranciers gebruiken verschillende tekenteknieken, inkt- en laserparameters, enz., wat resulteert in onverenigbare kleurdiepte, dikte, contrast, enz.van de tekens.
- Processchommelingen: onder verschillende partijen en productieomstandigheden van dezelfde leverancier kan ook de kwaliteit van het tekenschrift/graveren schommelen.
- Milieueffecten: Milieueffecten zoals stof, vlekken en reflecties op het oppervlak van onderdelen kunnen ook van invloed zijn op de helderheid en de moeilijkheid om tekens te herkennen.
De teststandaard is enkelvoudig.
- Traditionele AOI-systemen: ze gebruiken meestal op regels gebaseerde traditionele beeldverwerkingsalgoritmen, die gebaseerd zijn op vooraf ingestelde tekensjablonen en vaste drempelwaarden voor vergelijking,en zijn moeilijk aan te passen aan de diversiteit en complexiteit van karakterbeelden.
- Gebrek aan aanpassingsvermogen: Onmogelijkheid om de herkenningsparameters dynamisch aan te passen op basis van verschillende karakterkenmerken en beeldkwaliteit, wat resulteert in een aanhoudend hoog percentage verkeerde beoordelingen.
Oplossing
In reactie op de bovenstaande problemen, 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
Optimalisatiealgoritme - OCR-algoritme voor deep learning
Door gebruik te maken van OCR-karakterherkenningsalgoritmes gebaseerd op deep learning, zoals de geavanceerde algoritmen die zijn uitgerust met Shenzhou Vision AOI, kan het leren van enorme gegevens over karakterbeelden,automatisch karakterkenmerken extraheren, en tekens van verschillende lettertypen, maten, kleuren en achtergronden herkennen, waardoor de herkenning nauwkeurig wordt verbeterd.
Adaptieve lichtbron
Volgens de tekens afdrukken/graveren processen van verschillende componenten, het automatisch aan te passen parameters zoals de lichtbron hoek, helderheid,en kleur om de helderheid en het contrast van de karakters te optimaliseren, die een beeldinvoer van hoge kwaliteit biedt voor OCR-herkenning.
Vraag 2: Verkeerde beoordeling als gevolg van interferentie van lichtbronnen en van het milieu
Onregelmatige verlichting, frequente veranderingen in omgevingslicht en onredelijke instellingen van het gevoeligheidsgraad van het apparaat kunnen allemaal leiden tot een afname van de kwaliteit van de verzamelde beelden,de resultaten van de opsporing van het AOI-systeem beïnvloeden en een onjuiste beoordeling veroorzaken.
Oorsprongsanalyse:
Lichtbron en omgevingsfactoren hebben rechtstreeks invloed op de beeldkwaliteit.Onredelijke lichtomstandigheden en gevoeligheid van de apparatuur Instellingen die ervoor zorgen dat de detectiebeelden de toestand van de onderdelen niet volledig weergeven.
Oplossing
Dynamisch aanpassen van de parameters van de lichtbron
Neem de reflectieve eigenschappen van het materiaal volledig in overweging, installeer meerhoekige lichtbronnen, en door middel van testen en optimalisatie,de meest geschikte combinatie van lichthoeken vinden om het beste beeldcontrast en de beste helderheid te bereikenIn de tussentijd moet u de helderheid van de lichtbron regelmatig kalibreren om een stabiele verlichting te garanderen.
Gesloten detectieomgeving
Installeer een lichtschild in het detectiegebied om externe lichtinterferentie te blokkeren, waardoor een onafhankelijke en stabiele omgeving voor detectie wordt gecreëerd en de stabiliteit van de beeldkwaliteit wordt gewaarborgd.
Vraag 3: De algoritmeparameters zijn te strikt of te los ingesteld
Beschrijving van het probleem:
Bij het AOI-proces (Automatic Optical Inspection) zullen de volgende problemen optreden als de drempelwaarden in het algoritmemodel niet overeenkomen met de werkelijke procesnormen:
- Een gemiste inspectie: de drempelwaarde wordt te los ingesteld, waardoor sommige ernstige gebreken niet worden ontdekt en kwaliteitsrisico's ontstaan.
- Valse alarmering: de drempel is te strikt vastgesteld, waardoor sommige kleine gebreken of normale schommelingen verkeerd worden beoordeeld als defecte producten,Verhoging van de werkdruk bij handmatige herbeoordeling en vermindering van de productie-efficiëntie.
Bijvoorbeeld de detectie van verplaatsing van soldeerslijm als voorbeeld.sommige soldeerslijmen met een lichte verschuiving, maar een normale werking, kunnen als defect worden beschouwdOmgekeerd kan het, indien de drempel te los wordt ingesteld, leiden tot het niet detecteren van sommige sterk verplaatste soldeerslijpen, wat de betrouwbaarheid van het product beïnvloedt.
Oorsprongsanalyse:
De fundamentele oorzaak van bovenstaande problemen ligt in de rationaliteit van de algoritme parameter instellingen en de beperkingen van het algoritme zelf
De parameterinstelling is onredelijk.
- De limietparameterinstelling in het algoritmemodel heeft geen wetenschappelijke basis en is niet aangepast in combinatie met de werkelijke procesnormen,die resulteert in het ontkoppelen van de resultaten van de opsporing en de werkelijke productiesituatie.
Beperkingen van het algoritme
- Een enkel algoritme is moeilijk om te voldoen aan de detectievereisten van verschillende componenten en verschillende soorten defecten, en het is ook moeilijk om de detectie nauwkeurigheid en efficiëntie in evenwicht te brengen.
Oplossing
In reactie op de bovenstaande problemen,de strategie van een gefaseerd debuggingsalgoritme en de integratie van meerdere algoritmen kunnen worden toegepast om de detectie nauwkeurigheid en aanpassingsvermogen van het AOI-systeem te verbeteren;
Debug het algoritme in fasen
- Initieel stadium: de drempel naar behoren verlagen, het detectiepercentage van defecten vergroten en gemiste detecties voorkomen.
- Optimalisatiestadium: de drempel geleidelijk aan vergroten, door middel van een grote hoeveelheid steekproefgegevens verifiëren en optimaliseren, valse positieven verminderen en het beste balanspunt vinden.
Meerdere algoritmen toepassen
- Algorithmenbibliotheek: Shenzhou Vision AOI heeft bijvoorbeeld meer dan 40 deep learning-algoritmen aangenomen om een rijke algoritmenbibliotheek op te bouwen.
- Precieze matching: voor verschillende soorten componenten en verschillende detectieonderdelen wordt het meest geschikte detectiealgoritme geselecteerd om de nauwkeurigheid van de detectie van complexe defecten te verbeteren.
Vraag 4: Verkeerde beoordeling als gevolg van verschillen in padontwerp en materialen
Vermelding van de prestaties:
Wanneer de padgrootte niet standaard is of er verschillen zijn in materiaalverpakking, kunnen de plaatsingsonderdelen van het AOI-systeem onjuist zijn,die tot een onjuiste beoordeling leiden en van invloed zijn op de voortgang van de productie en de productkwaliteit.
Oorsprongsanalyse:
Het ontwerp van het pad voldoet niet aan de normen, en de verpakking van het materiaal is inconsistent,die afwijkingen veroorzaakt in de vooraf ingestelde parameterpositionering van het AOI-systeem en het onmogelijk maakt de positie en status van de onderdelen nauwkeurig te identificeren.
Oplossing
Standaardiseren van het padontwerp
Zorg er tijdens de ontwerpfase van het soldeerproces voor dat de afmetingen van de pads precies overeenkomen met die van de componentenpenen, vermijd een symmetrische indeling van de pads, verminder de weerkaatsingsinterferentie,en verbeteren van de positioneringsnauwkeurigheid.
Opzetten van een materiaaldatabase
Het karakter, de kleur en andere kenmerkende gegevens van materialen uit verschillende partijen worden geregistreerd.de detectieparameters worden dynamisch bijgewerkt op basis van de materiaalinformatie om het systeem aan te passen aan de veranderingen in de materialen;.
Vraag 5: Onvoldoende onderhoud van de apparatuur en afwijkingen van de kalibratie
Vermelding van de prestaties:
Na langdurig gebruik van de apparatuur, indien de apparatuur veroudert (zoals losse lenzen, verzwakking van de lichtbron, enz.) en niet tijdig wordt onderhouden,of als de oorsprongssensor niet regelmatig wordt gekalibreerd tijdens het debuggen, zal dit leiden tot een afname van de detectie nauwkeurigheid en veroorzaken een verkeerd oordeel.
Oorsprongsanalyse:
Onderhoud van apparatuur is essentieel voor de normale werking van het AOI-systeem.en kan leiden tot een verkeerd oordeel.
Oplossing
Ontwikkelen van een onderhoudsplan
Het uitvoeren van een uitgebreide maandelijkse inspectie en onderhoud van de apparatuur, met inbegrip van het reinigen van de lenzen, het controleren van de spanning van de riemen, het kalibreren van het coördinatensysteem van de apparatuur, enz.om ervoor te zorgen dat alle onderdelen in de beste staat zijn.
Realtime monitoring van de status van de apparatuur
Met behulp van professionele softwaresystemen kunnen belangrijke parameters zoals de lichtbronhelderheid en de camera-resolutie in realtime worden gecontroleerd.een tijdige waarschuwing zal worden gegeven om het tijdig onderhoud en de aanpassing door de technici te vergemakkelijken.
Tot slot vereist het oplossen van het probleem van onjuiste beoordelingen bij AOI-detectie benaderingen vanuit meerdere aspecten.algoritme optimalisatie, evenals het onderhoud en de kalibratie van de apparatuur, kunnen ondernemingen het aantal onjuiste beoordelingen effectief verminderen, de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de AOI-detectie verbeteren,Het is de bedoeling van de Commissie om de kwaliteitsborging voor de industriële productie te verbeteren..
Het is te hopen dat de bovengenoemde vijf gemeenschappelijke problemen en praktische oplossingen iedereen kunnen helpen de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AOI-inspecties verder te verbeteren en de industriële productie te beschermen.
Uw bericht moet tussen de 20-3.000 tekens bevatten!
