Les principes fondamentaux de l'AOI

Le principe de base de l'AOI

• Le principe de la comparaison des images
• le principe de la modélisation statistique de l'AOI
• et les principes optiques

Le principe de la comparaison des images: l'image est capturée par une caméra CCD, puis traitée.Grâce à un logiciel d'application intelligent spécialisé (qui convertit des informations telles que la distribution des pixels, luminosité et couleur en signaux numériques), il est transformé en l'information dont nous avons besoin.Le processus de test du système AOI détermine principalement si le composant est correct en comparant l'image du composant à tester avec l'image standard, y compris la taille du composant, l'angle, le décalage, la luminosité, la couleur et la position, etc.

La modélisation statistique AOI améliore la capacité du système à reconnaître les images OK et NG en apprenant une série de modèles OK, en observant les changements d'image,et combiner les biais visuels observés dans toutes les images OK pour identifier les caractéristiques des changements de forme des composants et les éventuels changements futursAu cours du processus d'apprentissage du modèle OK, les trois problèmes suivants sont principalement résolus:

1. À quoi devrait ressembler la forme du composant A?
2. Autrement dit, la taille, la forme, la couleur et le motif de surface des composants, etc.
3. Quels changements se produiront sur le composant B?
4. Autrement dit, les règles de variation de la taille naturelle, de la forme, de la couleur et du motif de surface des composants.
5. Combien la forme du composant C changera-t-elle?
6. C'est-à-dire dans quelle mesure la taille, la forme, la couleur, le motif de surface, etc. des composants changent raisonnablement.

Le résultat final est un modèle standard d'essai intégrant les éléments ci-dessus et se situant entre OK et NG