Apakah selalu ada kesalahan penilaian dalam inspeksi AOI?
Dalam produksi industri saat ini, proses inspeksi yang tepat sangat penting, dan AOI (Automatic Optical Inspection), sebagai teknologi inspeksi canggih, memainkan peran yang sangat penting.
Namun, banyak perusahaan menghadapi masalah kesalahan penilaian total dalam inspeksi AOI dalam aplikasi praktis, yang tidak diragukan lagi mempengaruhi efisiensi produksi dan kualitas produk. 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.
Pertanyaan 1: Alarm palsu yang sering terjadi dalam deteksi karakter
Deskripsi kinerja:
Sistem ini menentukan komponen dengan pencetakan/gravur karakter yang memenuhi syarat dan fungsi normal sebagai produk yang cacat, memicu alarm palsu.
Analisis penyebab:
Alasan dasar untuk tingkat kesalahan penilaian tinggi dari deteksi karakter AOI terletak pada ketidakstabilan gambar karakter komponen dan singularitas standar deteksi
Gambar karakter tidak stabil
- Perbedaan pemasok: Pemasok yang berbeda menggunakan teknik pencetakan / ukiran karakter yang berbeda, parameter tinta / laser, dll, yang menghasilkan kedalaman warna, ketebalan, kontras, dll yang tidak konsisten.dari karakter.
- Fluktuasi proses: Di bawah batch yang berbeda dan kondisi produksi dari pemasok yang sama, kualitas pencetakan karakter / ukiran juga dapat berfluktuasi.
- Gangguan lingkungan: Faktor lingkungan seperti debu, noda, dan refleksi pada permukaan komponen juga dapat mempengaruhi kejelasan dan kesulitan pengenalan gambar karakter.
Standar pengujian adalah tunggal.
- Sistem AOI tradisional: Mereka biasanya mengadopsi algoritma pemrosesan gambar tradisional berbasis aturan, bergantung pada templat karakter yang telah ditetapkan sebelumnya dan ambang batas tetap untuk perbandingan,dan sulit untuk beradaptasi dengan keragaman dan kompleksitas gambar karakter.
- Kurangnya kemampuan beradaptasi: Tidak dapat menyesuaikan parameter pengenalan secara dinamis berdasarkan fitur karakter yang berbeda dan kualitas gambar, yang mengakibatkan tingkat penilaian yang salah yang terus tinggi.
Solusi:
Menanggapi masalah di atas, 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
Algoritma Optimasi - Algoritma OCR Deep Learning
Dengan mengadopsi algoritma pengenalan karakter OCR berdasarkan pembelajaran mendalam, seperti algoritma canggih yang dilengkapi di Shenzhou Vision AOI, dapat belajar dari data gambar karakter besar-besaran,Mengekstrak fitur karakter secara otomatis, dan mengenali karakter dari berbagai font, ukuran, warna, dan latar belakang, secara efektif meningkatkan akurasi pengenalan.
Sumber cahaya adaptif
Menurut proses pencetakan / ukiran karakter dari komponen yang berbeda, secara otomatis menyesuaikan parameter seperti sudut sumber cahaya, kecerahan,dan warna untuk mengoptimalkan kejelasan dan kontras gambar karakter, menyediakan input gambar berkualitas tinggi untuk pengenalan OCR.
Pertanyaan 2: Kesalahan penilaian akibat gangguan dari sumber cahaya dan lingkungan
Pencahayaan yang tidak merata, perubahan cahaya lingkungan yang sering, dan pengaturan tingkat sensitivitas perangkat yang tidak wajar semuanya dapat menyebabkan penurunan kualitas gambar yang dikumpulkan,Dengan demikian mempengaruhi hasil deteksi sistem AOI dan menyebabkan penilaian yang salah.
Analisis penyebab:
Sumber cahaya dan faktor lingkungan secara langsung mempengaruhi kualitas gambar.Kondisi pencahayaan yang tidak wajar dan sensitivitas peralatan Pengaturan akan menyebabkan gambar deteksi gagal mencerminkan benar status komponen.
Solusi:
Mengatur parameter sumber cahaya secara dinamis
Mempertimbangkan sepenuhnya karakteristik reflektif dari bahan, mengatur sumber cahaya multi-sudut, dan melalui pengujian dan optimasi,menemukan kombinasi sudut cahaya yang paling cocok untuk mencapai kontras gambar terbaik dan kejelasanSementara itu, kalibrasi kecerahan sumber cahaya secara teratur untuk memastikan pencahayaan yang stabil.
Lingkungan deteksi tertutup
Menginstal perisai cahaya di area deteksi untuk memblokir gangguan cahaya eksternal, menciptakan lingkungan yang independen dan stabil untuk deteksi dan memastikan stabilitas kualitas gambar.
Pertanyaan 3: Parameter algoritma diatur terlalu ketat atau terlalu longgar
Deskripsi masalah:
Selama proses AOI (Automatic Optical Inspection), jika ambang pengaturan dalam model algoritma tidak sesuai dengan standar proses yang sebenarnya, masalah berikut akan terjadi
- Pemeriksaan yang gagal: Pengaturan ambang terlalu longgar, sehingga beberapa cacat serius tidak terdeteksi, menimbulkan risiko kualitas.
- Alarm palsu: ambang batas ditetapkan terlalu ketat, salah menilai beberapa cacat kecil atau fluktuasi normal sebagai produk cacat,Meningkatkan beban kerja reevaluasi manual dan mengurangi efisiensi produksi.
Sebagai contoh, mengambil deteksi penggoresan sendi offset sebagai contoh.beberapa sendi solder dengan sedikit offset tetapi fungsi normal dapat dinilai cacatSebaliknya, jika ambang batas ditetapkan terlalu longgar, hal ini dapat menyebabkan deteksi yang salah dari beberapa sendi solder yang sangat terganggu, yang mempengaruhi keandalan produk.
Analisis penyebab:
Penyebab mendasar dari masalah di atas terletak pada rasionalitas pengaturan parameter algoritma dan keterbatasan algoritma itu sendiri
Pengaturan parameter tidak masuk akal
- Pengaturan parameter ambang dalam model algoritma tidak memiliki dasar ilmiah dan belum disesuaikan dalam kombinasi dengan standar proses yang sebenarnya,mengakibatkan pemutusan hubungan antara hasil deteksi dan situasi produksi yang sebenarnya.
Keterbatasan algoritma
- Algoritma tunggal sulit untuk memenuhi persyaratan deteksi berbagai komponen dan berbagai jenis cacat, dan juga sulit untuk menyeimbangkan akurasi deteksi dan efisiensi.
Solusi:
Menanggapi masalah di atas,Strategi algoritma debugging bertahap dan integrasi beberapa algoritma dapat diadopsi untuk meningkatkan akurasi deteksi dan kemampuan beradaptasi sistem AOI.
Debug algoritma dalam tahap
- Tahap awal: Turunkan ambang batas dengan tepat, tingkat deteksi cacat meningkat, dan hindari deteksi yang terlewatkan.
- Tahap optimasi: Secara bertahap memperketat ambang batas, memverifikasi dan mengoptimalkan melalui sejumlah besar data sampel, mengurangi positif palsu, dan menemukan titik keseimbangan terbaik.
Mengadopsi beberapa algoritma
- Perpustakaan algoritma: Sebagai contoh, Shenzhou Vision AOI telah mengadopsi lebih dari 40 algoritma pembelajaran mendalam untuk membangun perpustakaan algoritma yang kaya.
- Pencocokan yang tepat: Untuk berbagai jenis komponen dan bagian deteksi yang berbeda, algoritma yang paling cocok dipilih untuk deteksi untuk meningkatkan akurasi deteksi cacat kompleks.
Pertanyaan 4: Kesalahan penilaian yang disebabkan oleh perbedaan desain pad dan bahan
Deskripsi kinerja:
Ketika ukuran pad tidak standar atau ada perbedaan dalam kemasan material, komponen posisi sistem AOI mungkin tidak benar,menyebabkan kesalahan penilaian dan mempengaruhi kemajuan produksi dan kualitas produk.
Analisis penyebab:
Desain pad tidak memenuhi standar, dan kemasan material tidak konsisten,yang menyebabkan penyimpangan dalam posisi parameter sistem AOI yang telah ditetapkan sebelumnya dan membuat tidak mungkin untuk mengidentifikasi posisi dan status komponen dengan akurat.
Solusi:
Desain pad standar
Selama tahap desain proses pengelasan, pastikan bahwa dimensi pad persis sesuai dengan pin komponen, menghindari susunan simetris pad, mengurangi gangguan refleksi,dan meningkatkan akurasi posisi.
Membuat database materi
Mencatat karakter, warna dan informasi karakteristik lainnya dari bahan dari berbagai batch.Parameter deteksi diperbarui secara dinamis berdasarkan informasi material untuk memungkinkan sistem beradaptasi dengan perubahan bahan.
Pertanyaan 5: pemeliharaan peralatan yang tidak memadai dan penyimpangan kalibrasi
Deskripsi kinerja:
Setelah penggunaan peralatan jangka panjang, jika perangkat keras tua (seperti lensa longgar, attenuasi sumber cahaya, dll.) dan tidak dipelihara tepat waktu,atau jika sensor asal tidak dikalibrasi secara teratur selama debugging, akan menyebabkan penurunan akurasi deteksi dan menyebabkan penilaian yang salah.
Analisis penyebab:
Pemeliharaan peralatan adalah kunci untuk operasi normal sistem AOI. Penuaan perangkat keras atau kegagalan kalibrasi secara tepat waktu akan mempengaruhi kinerja peralatan dan akurasi deteksi,dan dapat menyebabkan penilaian yang salah.
Solusi:
Membuat rencana pemeliharaan
Melakukan pemeriksaan dan pemeliharaan peralatan bulanan yang komprehensif, termasuk membersihkan lensa, memeriksa ketegangan sabuk, mengkalibrasi sistem koordinat peralatan, dll.untuk memastikan bahwa semua komponen dalam kondisi terbaik.
Pemantauan status peralatan secara real-time
Dengan bantuan sistem perangkat lunak profesional, parameter kunci seperti kecerahan sumber cahaya dan resolusi kamera dapat dipantau secara real time.peringatan tepat waktu akan dikeluarkan untuk memfasilitasi pemeliharaan dan penyesuaian teknis tepat waktu.
Kesimpulannya, memecahkan masalah kesalahan penilaian dalam deteksi AOI membutuhkan pendekatan dari berbagai aspek.optimasi algoritma, serta pemeliharaan dan kalibrasi peralatan, perusahaan dapat secara efektif mengurangi tingkat kesalahan penilaian, meningkatkan akurasi dan keandalan deteksi AOI,dan memberikan jaminan kualitas yang lebih kuat untuk produksi industri.
Diharapkan bahwa lima masalah umum dan solusi praktis di atas dapat membantu semua orang meningkatkan lebih lanjut akurasi dan keandalan inspeksi AOI dan melindungi produksi industri.
Pesan Anda harus antara 20-3.000 karakter!
