Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections de l'AOI?
Dans la production industrielle actuelle, le processus d'inspection précis est d'une importance vitale, et l'AOI (Automatic Optical Inspection), en tant que technologie d'inspection avancée, joue un rôle indispensable.
Cependant, de nombreuses entreprises rencontrent le problème d'une erreur totale d'appréciation lors de l'inspection AOI dans les applications pratiques, ce qui affecte sans aucun doute l'efficacité de la production et la qualité du produit. 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.
Question n° 1: Fausses alarmes fréquentes dans la détection des caractères
Description des performances:
Le système détermine les composants ayant une impression/graverie de caractères qualifiés et une fonction normale comme produits défectueux, déclenchant ainsi de fausses alarmes.
Analyse des causes:
La raison fondamentale du taux élevé d'erreurs de jugement de la détection de caractères AOI réside dans l'instabilité des images de caractères composantes et la singularité des normes de détection.
L' image du personnage est instable.
- Différences entre les fournisseurs: les différents fournisseurs utilisent des techniques d'impression/graverie de caractères, des paramètres d'encre/laser, etc. différents, ce qui entraîne une profondeur de couleur, une épaisseur, un contraste, etc. incohérents.des caractères.
- Fluctuation du procédé: dans des lots et des conditions de production différents du même fournisseur, la qualité de l'impression/graverie de caractères peut également fluctuer.
- Interférence environnementale: Les facteurs environnementaux tels que la poussière, les taches et les reflets sur la surface des composants peuvent également affecter la clarté et la difficulté de reconnaissance des images de caractères.
La norme de test est unique.
- Systèmes traditionnels d'AOI: ils adoptent généralement des algorithmes traditionnels de traitement d'images basés sur des règles, s'appuyant sur des modèles de caractères prédéfinis et des seuils fixes pour la comparaison,et sont difficiles à adapter à la diversité et à la complexité des images de personnages.
- Manque de capacité d'adaptation: Incapacité d'ajuster dynamiquement les paramètres de reconnaissance en fonction des différentes caractéristiques des caractères et de la qualité de l'image, ce qui entraîne un taux persistant d'erreur de jugement.
Résolution:
En réponse aux problèmes susmentionnés, 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
Algorithme d'optimisation - Algorithme OCR d'apprentissage profond
En adoptant des algorithmes de reconnaissance de caractères OCR basés sur l'apprentissage en profondeur, tels que les algorithmes avancés équipés dans Shenzhou Vision AOI, il peut apprendre à partir de données massives d'images de caractères,extraire automatiquement les caractéristiques des caractères, et reconnaître des caractères de différentes polices, tailles, couleurs et arrière-plans, améliorant ainsi efficacement la précision de la reconnaissance.
Source lumineuse adaptative
Selon les procédés d'impression/grave de caractères de différents composants, il ajuste automatiquement des paramètres tels que l'angle de la source lumineuse, la luminosité,et la couleur pour optimiser la clarté et le contraste des images de caractères, fournissant une entrée d'image de haute qualité pour la reconnaissance OCR.
Question 2: Erreur de jugement due à l'interférence des sources lumineuses et de l'environnement
L'éclairage inégal, les changements fréquents de la lumière ambiante et les réglages déraisonnables du niveau de sensibilité de l'appareil peuvent tous entraîner une diminution de la qualité des images collectées.en affectant ainsi les résultats de détection du système AOI et en provoquant une erreur de jugement.
Analyse des causes:
La source lumineuse et les facteurs environnementaux influent directement sur la qualité de l'image.Conditions d'éclairage déraisonnables et sensibilité de l'équipement Les réglages empêcheront les images de détection de refléter correctement l'état des composants..
Résolution:
Ajustez dynamiquement les paramètres de la source lumineuse
Considérer pleinement les caractéristiques réfléchissantes du matériau, mettre en place des sources de lumière multi-angle, et par des tests et l'optimisation,trouver la combinaison la plus appropriée d'angles lumineux pour obtenir le meilleur contraste et la clarté de l'imagePendant ce temps, calibrez régulièrement la luminosité de la source lumineuse pour assurer un éclairage stable.
Environnement de détection fermé
Installer un écran lumineux dans la zone de détection pour bloquer les interférences lumineuses externes, créant un environnement indépendant et stable pour la détection et assurant la stabilité de la qualité de l'image.
Question 3: Les paramètres de l'algorithme sont réglés trop strictement ou trop librement
Description du problème:
Au cours du processus d'AOI (inspection optique automatique), si les paramètres de seuil du modèle d'algorithme ne correspondent pas aux normes réelles du processus, les problèmes suivants se produiront:
- Manque d'inspection: le seuil de réglage est trop lâche, ce qui entraîne l'absence de détection de certains défauts graves, ce qui pose des risques de qualité.
- Fausse alerte: le seuil est fixé trop sévèrement, certains défauts mineurs ou des fluctuations normales étant jugés à tort comme des produits défectueux,augmentation de la charge de travail de réévaluation manuelle et réduction de l'efficacité de la production.
Par exemple, si le seuil de pourcentage de décalage est fixé trop strictement, le taux de décalage peut être réduit.certains joints de soudure avec un léger décalage mais une fonction normale peuvent être jugés défectueuxÀ l'inverse, si le seuil est fixé trop lâchement, cela peut entraîner la détection manquée de certains joints de soudure fortement décalés, ce qui affecte la fiabilité du produit.
Analyse des causes:
La cause fondamentale des problèmes ci-dessus réside dans la rationalité des paramètres des paramètres de l'algorithme et les limites de l'algorithme lui-même
Le paramètre est déraisonnable.
- Le paramètre de seuil dans le modèle d'algorithme manque de fondement scientifique et n'a pas été ajusté en combinaison avec les normes de processus réelles,entraînant une déconnexion entre les résultats de la détection et la situation de production réelle.
Limites de l'algorithme
- Il est difficile pour un seul algorithme de répondre aux exigences de détection de divers composants et de différents types de défauts, et il est également difficile d'équilibrer la précision et l'efficacité de la détection.
Résolution:
En réponse aux problèmes susmentionnés,la stratégie d'algorithme de débogage par étapes et l'intégration d'algorithmes multiples peuvent être adoptées pour améliorer l'exactitude de détection et l'adaptabilité du système AOI;
Déboguer l'algorithme par étapes
- Étape initiale: abaisser le seuil de manière appropriée, augmenter le taux de détection des défauts et éviter de manquer des détections.
- Étape d'optimisation: Resserrer progressivement le seuil, vérifier et optimiser à travers une grande quantité de données d'échantillons, réduire les faux positifs et trouver le meilleur point d'équilibre.
Adopter plusieurs algorithmes
- Bibliothèque d'algorithmes: par exemple, Shenzhou Vision AOI a adopté plus de 40 algorithmes d'apprentissage en profondeur pour créer une riche bibliothèque d'algorithmes.
- Matching précis: pour différents types de composants et différentes pièces de détection, l'algorithme de détection le plus approprié est sélectionné pour améliorer la précision de détection des défauts complexes.
Question 4: Erreur d'appréciation due à des différences de conception et de matériaux des plaquettes
Description des performances:
Lorsque la taille du tampon n'est pas standard ou qu'il existe des différences dans l'emballage des matériaux, les composants de positionnement du système d'AOI peuvent être incorrects,entraînant une erreur de jugement et affectant l'avancement de la production et la qualité du produit.
Analyse des causes:
La conception de la plaque ne répond pas aux normes, et le matériel d'emballage est incohérent,qui provoque des écarts dans le positionnement des paramètres prédéfinis du système AOI et rend impossible l'identification précise de la position et du statut des composants.
Résolution:
Standardiser la conception des plaquettes
Au cours de la phase de conception du procédé de soudure, s'assurer que les dimensions des plaquettes correspondent exactement à celles des broches des composants, éviter une disposition symétrique des plaquettes, réduire les interférences de réflexion,et améliorer la précision de positionnement.
Créer une base de données de matériaux
Enregistrer le caractère, la couleur et d'autres informations caractéristiques des matériaux provenant de différents lots.les paramètres de détection sont dynamiquement mis à jour sur la base des informations relatives aux matériaux afin de permettre au système de s'adapter aux changements des matériaux;.
Question 5: Maintenance insuffisante des équipements et écarts d'étalonnage
Description des performances:
Après une utilisation prolongée de l'équipement, si le matériel vieillit (tels que les lentilles lâches, l'atténuation de la source lumineuse, etc.) et n'est pas entretenu à temps,ou si le capteur d'origine n'est pas calibré régulièrement lors du débogage, il entraînera une diminution de la précision de détection et provoquera un mauvais jugement.
Analyse des causes:
L'entretien des équipements est essentiel au fonctionnement normal du système d'AOI. Le vieillissement du matériel ou l'absence d'étalonnage en temps opportun affecteront les performances et la précision de détection des équipements,et peut conduire à un mauvais jugement.
Résolution:
Élaborer un plan de maintenance
Effectuer une inspection mensuelle complète et une maintenance de l'équipement, y compris le nettoyage des lentilles, la vérification de la tension des ceintures, l'étalonnage du système de coordonnées de l'équipement, etc.pour s'assurer que tous les composants sont en parfait état.
Surveillance en temps réel de l'état de l'équipement
Avec l'aide de systèmes logiciels professionnels, les paramètres clés tels que la luminosité de la source lumineuse et la résolution de la caméra peuvent être surveillés en temps réel.un avertissement sera émis en temps opportun pour faciliter la maintenance et l'ajustement en temps opportun des techniciens.
En conclusion, la résolution du problème des erreurs de jugement dans la détection de l'AOI nécessite des approches à partir de multiples aspects.optimisation des algorithmes, ainsi que l'entretien et l'étalonnage des équipements, les entreprises peuvent réduire efficacement le taux d'erreurs de jugement, améliorer la précision et la fiabilité de la détection des AOI,et fournir une assurance qualité plus puissante pour la production industrielle.
Il est souhaitable que les cinq problèmes communs et les solutions pratiques susmentionnés puissent aider chacun à améliorer davantage l'exactitude et la fiabilité de l'inspection de l'AIO et à protéger la production industrielle.
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