Fünf häufige Probleme und praktische Lösungen
In der heutigen industriellen Produktion ist das präzise Inspektionsverfahren von entscheidender Bedeutung, und AOI (Automatic Optical Inspection) spielt als fortschrittliche Inspektionstechnologie eine unverzichtbare Rolle.
Viele Unternehmen stoßen jedoch auf das Problem der völligen Fehleinschätzung bei der AOI-Prüfung in praktischen Anwendungen, was zweifellos die Produktionseffizienz und die Produktqualität beeinträchtigt. 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.
Frage 1: Häufige Fehlalarme bei der Zeichenerkennung
Leistungsbeschreibung:
Das System ermittelt Bauteile mit qualifiziertem Charakterdruck/Gravur und normaler Funktion als defekte Produkte und löst falsche Alarme aus.
Ursachenanalyse:
Die Grundgründe für die hohe Fehlerquote bei der Zeichenerkennung durch AOI liegen in der Instabilität der Charakterbilder und der Einzigartigkeit der Erkennungsstandards.
Das Charakterbild ist instabil.
- Unterschiede bei den Zulieferern: Verschiedene Zulieferer verwenden unterschiedliche Druck-/Graviertechniken, Farb-/Laserparameter usw., was zu inkonsistenten Farbtiefe, Dicke, Kontrast usw. führt.der Zeichen.
- Prozessschwankungen: Bei unterschiedlichen Chargen und Produktionsbedingungen von demselben Lieferanten kann auch die Qualität des Schriftdruckens/Gravurens schwanken.
- Umweltbelastungen: Umweltfaktoren wie Staub, Flecken und Reflexionen auf der Oberfläche von Bauteilen können ebenfalls die Klarheit und die Erkennungsschwierigkeit von Charakterbildern beeinflussen.
Der Teststandard ist einzigartig.
- Traditionelle AOI-Systeme: Sie verwenden in der Regel regelbasierte traditionelle Algorithmen zur Bildverarbeitung, die auf vorgegebenen Zeichenvorlagen und festgelegten Schwellenwerten für den Vergleich beruhen,und sind schwer an die Vielfalt und Komplexität der Charakterbilder anzupassen.
- Mangelnde Anpassungsfähigkeit: Unfähigkeit, die Erkennungsparameter dynamisch anhand verschiedener Zeichenmerkmale und Bildqualität anzupassen, was zu einer anhaltend hohen Fehlerquote führt.
Lösung:
Als Reaktion auf die oben genannten Probleme 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
Optimierungsalgorithmus - OCR-Algorithmus für Deep Learning
Durch die Einführung von OCR-Charaktererkennungsalgorithmen, die auf Deep Learning basieren, wie beispielsweise die fortschrittlichen Algorithmen in Shenzhou Vision AOI, kann es aus massiven Charakterbilddaten lernen,automatisch Zeichenmerkmale extrahieren, und Zeichen verschiedener Schriftarten, Größen, Farben und Hintergründe erkennen, wodurch die Erkennungsgenauigkeit effektiv verbessert wird.
Adaptive Lichtquelle
Nach den Zeichendruck-/Gravurverfahren verschiedener Komponenten passt es automatisch Parameter wie Lichtquellenwinkel, Helligkeit,und Farbe, um die Klarheit und den Kontrast der Zeichenbilder zu optimieren, die eine hochwertige Bildeingabe für die OCR-Erkennung bietet.
Frage 2: Fehleinschätzung durch Störungen durch Lichtquellen und Umwelt
Ungleichmäßige Beleuchtung, häufige Veränderungen des Umgebungslichts und unangemessene Einstellungen des Empfindlichkeitsniveaus des Geräts können zu einer Abnahme der Qualität der gesammelten Bilder führen.die damit die Erkennungsergebnisse des AOI-Systems beeinträchtigen und zu Fehleinschätzungen führen.
Ursachenanalyse:
Lichtquelle und Umweltfaktoren beeinflussen die Bildqualität direkt.Unvernünftige Lichtverhältnisse und Empfindlichkeit der Ausrüstung Einstellungen führen dazu, dass die Erkennungsbilder den Zustand der Bauteile nicht wirklich widerspiegeln.
Lösung:
Dynamische Anpassung der Lichtquellenparameter
Die reflektierenden Eigenschaften des Materials müssen vollständig berücksichtigt werden, mehrwinkelhafte Lichtquellen eingerichtet werden und durch Tests und Optimierungenfinden Sie die am besten geeignete Kombination von Lichtwinkeln, um den besten Bildkontrast und die beste Klarheit zu erzielenIn der Zwischenzeit müssen Sie die Helligkeit der Lichtquelle regelmäßig kalibrieren, um eine stabile Beleuchtung zu gewährleisten.
Geschlossene Erkennungsumgebung
Es ist ein Lichtschild in den Erkennungsbereich zu installieren, um äußere Lichtstörungen zu blockieren, um eine unabhängige und stabile Umgebung für die Erkennung zu schaffen und die Stabilität der Bildqualität zu gewährleisten.
Frage 3: Die Parameter des Algorithmus sind zu streng oder zu locker festgelegt
Problembeschreibung:
Bei der automatischen optischen Inspektion (AOI) treten folgende Probleme auf, wenn die Schwellenwerte im Algorithmusmodell nicht mit den tatsächlichen Prozessstandards übereinstimmen:
- Überflüssige Prüfung: Die Schwellenwerte sind zu locker eingestellt, so dass einige schwerwiegende Mängel nicht erkannt werden, was zu Qualitätsrisiken führt.
- Falschalarm: Der Schwellenwert ist zu streng festgelegt, so daß einige geringfügige Mängel oder normale Schwankungen als fehlerhafte Produkte falsch beurteilt werden,Erhöhung der Arbeitsbelastung bei manueller Neubewertung und Verringerung der Produktionseffizienz.
Wenn der Schwellenwert für den Prozentsatz des Verschiebens zu streng festgelegt ist, wird die Schwankung der Schwankungsgröße in einem bestimmten Bereich ermittelt, und die Schwankungsgröße in einem anderen Bereich wird in einem anderen Bereich ermittelt.Einige Lötverbindungen mit geringem Versatz, aber normaler Funktion können als defekt beurteilt werden.Umgekehrt kann eine zu locker eingestellte Schwelle dazu führen, daß einige stark verschiebte Lötverbindungen nicht erkannt werden, was die Zuverlässigkeit des Produkts beeinträchtigt.
Ursachenanalyse:
Die grundlegende Ursache der oben genannten Probleme liegt in der Rationalität des Algorithmus Parameter Einstellungen und die Einschränkungen des Algorithmus selbst
Die Parameter-Einstellung ist unvernünftig.
- Die Einstellung des Schwellenparameters im Algorithmusmodell fehlt an wissenschaftlicher Grundlage und wurde nicht in Verbindung mit den tatsächlichen Prozessnormen angepasst.die zu einer Trennung zwischen den Erkennungswerten und der tatsächlichen Produktionssituation führen.
Einschränkungen des Algorithmus
- Ein einzelner Algorithmus ist schwierig, die Anforderungen an die Erkennung verschiedener Bauteile und verschiedener Defektarten zu erfüllen, und es ist auch schwierig, die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung in Einklang zu bringen.
Lösung:
Als Reaktion auf die oben genannten Problemedie Strategie des phasenweisen Fehlersuchungsalgorithmus und die Integration mehrerer Algorithmen können angewendet werden, um die Detektionsgenauigkeit und Anpassungsfähigkeit des AOI-Systems zu verbessern;
Debug der Algorithmus in Stufen
- Anfangsphase: Senken Sie die Schwelle angemessen, erhöhen Sie die Fehlerentdeckungsrate und vermeiden Sie verpasste Erkenntnisse.
- Optimierungsphase: Schrittweise verschärfen Sie die Schwelle, überprüfen und optimieren Sie durch eine große Anzahl von Probendaten, reduzieren Sie falsche Positive und finden Sie den besten Ausgleichspunkt.
Mehrfache Algorithmen übernehmen
- Algorithmenbibliothek: Zum Beispiel hat Shenzhou Vision AOI über 40 Deep-Learning-Algorithmen übernommen, um eine umfangreiche Algorithmenbibliothek zu erstellen.
- Genaue Übereinstimmung: Für verschiedene Arten von Bauteilen und verschiedene Detektionsteile wird der am besten geeignete Algorithmus für die Detektion ausgewählt, um die Genauigkeit der Detektion komplexer Defekte zu verbessern.
Frage 4: Fehleinschätzung durch Unterschiede in der Bauweise und den Materialien
Leistungsbeschreibung:
Wenn die Pad-Größe nicht standardmäßig ist oder Unterschiede in der Materialverpackung bestehen, können die Positionierungskomponenten des AOI-Systems falsch sein.die zu Fehleinschätzungen führen und den Produktionsfortschritt und die Produktqualität beeinträchtigen.
Ursachenanalyse:
Das Pad-Design entspricht nicht den Normen, und die Materialverpackung ist inkonsistent.die Abweichungen in der vorgegebenen Parameterposition des AOI-Systems verursacht und es unmöglich macht, die Position und den Zustand der Bauteile genau zu ermitteln.
Lösung:
Standardisierung des Pad-Designs
Während der Konstruktionsphase des Lötprozesses ist sicherzustellen, dass die Abmessungen der Pads genau mit denen der Komponentenpins übereinstimmen, eine symmetrische Anordnung der Pads vermieden, die Reflexionsstörungen reduziert werden,und verbessern die Positionsgenauigkeit.
Einrichtung einer Datenbank
Erfassung der Merkmale, Farben und sonstigen charakteristischen Angaben von Materialien aus verschiedenen Chargen.die Detektionsparameter werden dynamisch auf der Grundlage der Materialinformationen aktualisiert, damit sich das System an die Veränderungen der Materialien anpassen kann..
Frage 5: Unzureichende Wartung und Abweichungen bei der Kalibrierung
Leistungsbeschreibung:
Wenn die Ausrüstung nach langem Gebrauch alt wird (z. B. lose Linsen, Dämpfung der Lichtquelle usw.) und nicht rechtzeitig gewartet wird,oder wenn der Ursprungssensor während der Debugging nicht regelmäßig kalibriert wird, wird dies zu einer Verringerung der Detektionsgenauigkeit und zu Fehleinschätzungen führen.
Ursachenanalyse:
Die Wartung der Ausrüstung ist der Schlüssel zum normalen Betrieb des AOI-Systems.und kann zu Fehleinschätzungen führen.
Lösung:
Erstellen eines Wartungsplans
Durchführung einer umfassenden monatlichen Inspektion und Wartung der Ausrüstung, einschließlich Reinigung der Linsen, Überprüfung der Spannung der Gürtel, Kalibrierung des Koordinatensystems der Ausrüstung usw.um sicherzustellen, dass alle Komponenten in einem optimalen Zustand sind.
Echtzeitüberwachung des Zustands der Ausrüstung
Mit Hilfe professioneller Softwaresysteme können wichtige Parameter wie die Helligkeit der Lichtquelle und die Auflösung der Kamera in Echtzeit überwacht werden.Eine rechtzeitige Warnung wird ausgegeben, um die rechtzeitige Wartung und Anpassung der Techniker zu erleichtern..
Abschließend ist die Lösung des Problems der Fehleinschätzung bei der AOI-Erkennung von mehreren Aspekten abhängig.Optimierung des Algorithmus, sowie die Wartung und Kalibrierung der Ausrüstung, können Unternehmen die Fehlerquote effektiv reduzieren und die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der AOI-Erkennung verbessern,und eine stärkere Qualitätssicherung für die industrielle Produktion.
Es wird erwartet, dass die oben genannten fünf gemeinsamen Probleme und praktischen Lösungen allen helfen können, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der AOI-Inspektion weiter zu verbessern und die industrielle Produktion zu schützen.
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