AOI निरीक्षण में क्या हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

सिस्टम योग्य अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन और सामान्य कार्य वाले घटकों को दोषपूर्ण उत्पादों के रूप में निर्धारित करता है, जिससे झूठे अलार्म बजते हैं।

AOI अक्षर पहचान की उच्च गलत निर्णय दर का मूल कारण घटक अक्षर छवियों की अस्थिरता और पहचान मानकों की विलक्षणता में निहित है

अक्षर छवि अस्थिर है

• आपूर्तिकर्ता अंतर: विभिन्न आपूर्तिकर्ता विभिन्न अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन तकनीकों, स्याही/लेजर मापदंडों आदि का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अक्षरों की असंगत रंग गहराई, मोटाई, कंट्रास्ट आदि होते हैं।
• प्रक्रिया में उतार-चढ़ाव: एक ही आपूर्तिकर्ता से विभिन्न बैचों और उत्पादन स्थितियों के तहत, अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन की गुणवत्ता भी बदल सकती है।
• पर्यावरण संबंधी हस्तक्षेप: धूल, दाग और घटकों की सतह पर प्रतिबिंब जैसे पर्यावरणीय कारक भी अक्षर छवियों की स्पष्टता और पहचान में कठिनाई को प्रभावित कर सकते हैं।

परीक्षण मानक एकल है।

• पारंपरिक AOI सिस्टम: वे आमतौर पर नियम-आधारित पारंपरिक छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम अपनाते हैं, जो पूर्व-निर्धारित अक्षर टेम्पलेट्स और निश्चित थ्रेसहोल्ड पर निर्भर करते हैं, और अक्षर छवियों की विविधता और जटिलता के अनुकूल होना मुश्किल होता है।
• अनुकूली क्षमता का अभाव: विभिन्न अक्षर विशेषताओं और छवि गुणवत्ता के आधार पर पहचान मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने में असमर्थ, जिसके परिणामस्वरूप गलत निर्णय की लगातार उच्च दर होती है।

उपरोक्त समस्याओं के जवाब में, गहरे सीखने और अनुकूली प्रकाश स्रोत तकनीक पर आधारित OCR अक्षर पहचान तकनीक को अक्षर छवियों के लिए AOI सिस्टम की पहचान क्षमता और अनुकूलन क्षमता को बढ़ाने के लिए अपनाया जा सकता है

असमान प्रकाश व्यवस्था, परिवेशी प्रकाश में बार-बार बदलाव, और डिवाइस के संवेदनशीलता स्तर की अनुचित सेटिंग्स, ये सभी एकत्र की गई छवियों की गुणवत्ता में गिरावट ला सकते हैं, जिससे AOI सिस्टम के पता लगाने के परिणाम प्रभावित होते हैं और गलत निर्णय होता है।

प्रकाश स्रोत और पर्यावरणीय कारक सीधे छवि की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं। अनुचित प्रकाश व्यवस्था की स्थिति और उपकरण संवेदनशीलता सेटिंग्स के कारण पता लगाने वाली छवियां घटकों की स्थिति को सही ढंग से प्रतिबिंबित करने में विफल हो जाएंगी।

AOI (ऑटोमैटिक ऑप्टिकल इंस्पेक्शन) प्रक्रिया के दौरान, यदि एल्गोरिदम मॉडल में थ्रेसहोल्ड सेटिंग्स वास्तविक प्रक्रिया मानकों से मेल नहीं खाती हैं, तो निम्नलिखित समस्याएं आएंगी

• छूट गया निरीक्षण: थ्रेसहोल्ड सेटिंग बहुत ढीली है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ गंभीर दोषों का पता नहीं चल पाता है, जिससे गुणवत्ता का जोखिम होता है।
• झूठा अलार्म: थ्रेसहोल्ड बहुत सख्ती से सेट किया गया है, कुछ मामूली दोषों या सामान्य उतार-चढ़ाव को दोषपूर्ण उत्पादों के रूप में गलत तरीके से आंकना, मैनुअल पुनर्मूल्यांकन के कार्यभार को बढ़ाता है और उत्पादन दक्षता को कम करता है।

उदाहरण के लिए, सोल्डर जॉइंट ऑफसेट का पता लगाने के लिए। यदि ऑफसेट प्रतिशत थ्रेसहोल्ड बहुत सख्ती से सेट किया गया है, तो कुछ सोल्डर जॉइंट्स जिनमें थोड़ा ऑफसेट है लेकिन सामान्य कार्य है, को दोषपूर्ण माना जा सकता है। इसके विपरीत, यदि थ्रेसहोल्ड बहुत ढीला सेट किया गया है, तो यह कुछ गंभीर रूप से ऑफसेट सोल्डर जॉइंट्स का पता लगाने से चूक सकता है, जिससे उत्पाद की विश्वसनीयता प्रभावित होती है।

उपरोक्त समस्याओं का मूल कारण एल्गोरिदम पैरामीटर सेटिंग्स की तर्कसंगतता और एल्गोरिदम की सीमाओं में निहित है

पैरामीटर सेटिंग अनुचित है

• एल्गोरिदम मॉडल में थ्रेसहोल्ड पैरामीटर सेटिंग में वैज्ञानिक आधार का अभाव है और इसे वास्तविक प्रक्रिया मानकों के संयोजन में समायोजित नहीं किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप पता लगाने के परिणामों और वास्तविक उत्पादन स्थिति के बीच संबंध टूट जाता है।

एल्गोरिदम की सीमाएँ

• एकल एल्गोरिदम विभिन्न घटकों और विभिन्न दोष प्रकारों की पता लगाने की आवश्यकताओं को पूरा करना मुश्किल है, और पता लगाने की सटीकता और दक्षता को संतुलित करना भी मुश्किल है।

उपरोक्त समस्याओं के जवाब में, AOI सिस्टम की पता लगाने की सटीकता और अनुकूलन क्षमता में सुधार करने के लिए चरणबद्ध डिबगिंग एल्गोरिदम और कई एल्गोरिदम के एकीकरण की रणनीति को अपनाया जा सकता है

जब पैड का आकार मानक नहीं होता है या सामग्री पैकेजिंग में अंतर होता है, तो AOI सिस्टम के पोजिशनिंग घटक गलत हो सकते हैं, जिससे गलत निर्णय होता है और उत्पादन प्रगति और उत्पाद की गुणवत्ता प्रभावित होती है।

पैड डिज़ाइन मानकों को पूरा नहीं करता है, और सामग्री पैकेजिंग असंगत है, जो AOI सिस्टम के पूर्व निर्धारित पैरामीटर पोजिशनिंग में विचलन का कारण बनता है और घटकों की स्थिति और स्थिति की सटीक पहचान करना असंभव बना देता है।

उपकरणों के लंबे समय तक उपयोग के बाद, यदि हार्डवेयर पुराना हो जाता है (जैसे ढीले लेंस, प्रकाश स्रोत क्षीणन, आदि) और समय पर रखरखाव नहीं किया जाता है, या यदि डिबगिंग के दौरान मूल सेंसर को नियमित रूप से कैलिब्रेट नहीं किया जाता है, तो इससे पता लगाने की सटीकता में कमी आएगी और गलत निर्णय होगा।

उपकरण रखरखाव AOI सिस्टम के सामान्य संचालन की कुंजी है। हार्डवेयर की उम्र बढ़ने या समय पर कैलिब्रेट करने में विफलता उपकरण के प्रदर्शन और पता लगाने की सटीकता को प्रभावित करेगी, और गलत निर्णय हो सकता है।