Dari algoritma tradisional hingga pembelajaran mendalam, bagaimana inspeksi penglihatan AOI yang cerdas diterapkan?

Dalam beberapa tahun terakhir, perkembangan kecerdasan buatan telah berkembang pesat, dan dengan kemajuan teknologi yang berkelanjutan dan perluasan skenario aplikasi yang berkelanjutan, secara bertahap telah merambah ke bidang inspeksi visual industri; Algoritma AI pembelajaran mendalam dengan efisiensi komputasi yang lebih tinggi dan tingkat deteksi yang lebih tinggi muncul, yang menutupi kekurangan algoritma tradisional yang tidak dapat mendeteksi fitur kompleks, dan mewujudkan kualitas dan kecerdasan produksi perusahaan secara lebih luas.

Pembelajaran Mendalam adalah cabang penting dari pembelajaran mesin. Ini terutama meniru cara otak manusia menganalisis dan memproses informasi, melatih mesin untuk mengekstrak pola umum di antara contoh-contoh ini dalam kasus pembelajaran, menggambar model pembelajaran mendalam yang berisi fitur dan ekspresi dalam data, dan secara otomatis mempelajari hubungan pemetaan dari input ke output dari data. Ini membantu untuk dengan cepat mengklasifikasikan informasi yang diperoleh di masa mendatang.

Berdasarkan algoritma pembelajaran mendalam, perusahaan secara independen mengembangkan peralatan deteksi AOI visual baru. Atas dasar metode deteksi tradisional, algoritma pembelajaran mendalam AI mewujudkan pemrograman tambahan AOI, menghilangkan langkah-langkah debugging bingkai manual tradisional, yang sangat menyederhanakan proses pemrograman; Pada saat yang sama, ia memiliki kemampuan deteksi yang lebih cerdas, yang dapat secara akurat menemukan dan mengklasifikasikan berbagai bentuk sambungan solder dan berbagai jenis masalah pengelasan, dan juga dapat mendeteksi karakter pada komponen, menghilangkan gangguan yang disebabkan oleh kabur atau cahaya, dan secara akurat mengidentifikasi karakter.

Diagram peralatan inspeksi visual Jingtuo AOI

Sekarang telah banyak digunakan di SMT, THT, dan lini produksi proses lainnya.

Lini produksi SMT

Lini produksi THT

Dengan bantuan algoritma pembelajaran mendalam, model AI dihasilkan dengan mengimpor berbagai bentuk data gambar untuk pelatihan, dan lokasi objek yang diukur secara akurat terletak di setiap deteksi, dan objek yang diukur dapat secara otomatis diklasifikasikan sesuai dengan data pelatihan.

Identifikasi sambungan solder otomatis

Melalui algoritma pembelajaran mendalam AI, informasi karakteristik cacat diidentifikasi dan jenis masalah objek yang terdeteksi dinilai dengan benar.

Identifikasi cerdas masalah pengelasan

OCR (Optical Character Recognition) Deteksi Karakter adalah bentuk deteksi yang memanfaatkan pembelajaran mendalam, dan di dunia industri, pengenalan karakter adalah tugas visi mesin yang melibatkan ekstraksi teks dari gambar. Peralatan inspeksi visual Jintuo AOI dengan perpustakaan font pra-pelatihan, dengan cepat mengidentifikasi informasi gambar.

Pengenalan karakter OCR

Dalam proses peninjauan, sistem pembelajaran mendalam dapat melakukan peninjauan kedua terhadap hasil pengujian AOI, secara efektif menghindari kesalahan dalam peninjauan manual dan menyebabkan ketidakstabilan kualitas, mengurangi beban kerja peninjauan manual, dan meningkatkan tingkat langsung lini produksi sebesar 5%-10%.

Diagram peninjauan cerdas

Sejak diperkenalkannya algoritma pembelajaran mendalam dalam peralatan inspeksi visi AOI, efisiensi produksi dan fleksibilitas inspeksi telah ditingkatkan secara efektif; Pengembangan inspeksi visual yang inovatif telah mendorong pengembangan baterai lithium, elektronik konsumen, otomotif, dirgantara, dan bidang lainnya ke manufaktur cerdas. Di masa mendatang, Jingtuo akan terus fokus pada teknologi mutakhir, meluncurkan produk yang memenuhi tren dan kebutuhan pasar, dan membantu peningkatan otomatisasi dan cerdas industri manufaktur.