現在の産業生産では 精密な検査プロセスが極めて重要であり,自動光学検査 (AOI) は 先進的な検査技術として不可欠な役割を果たしています.
しかし,多くの企業は,実用的な応用において,AOI検査において,完全に誤った判断をする問題に直面し,それは間違いなく生産効率と製品品質に影響を与えます. 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.
このシステムは,合格文字印刷/彫刻と正常機能の部品を欠陥製品として特定し,誤警を誘発する.
AOIの文字検出の誤判率が高い根本的な理由は,構成要素の文字画像の不安定性と検出基準の特殊性にある.
キャラクター画像は不安定です.
テスト標準は単一です
上記の問題に対して 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
深層学習に基づいた OCR キャラクター認識アルゴリズムを採用することで シェン州ビジョン AOI に搭載された高度なアルゴリズムなど 巨大なキャラクター画像データから学習できます文字の特徴を自動的に抽出する認識の精度を効果的に向上させる. 文字は文字の文字と文字の文字と文字の文字と文字の文字と文字の文字と文字の文字の文字と文字の文字の文字と文字の文字の文字の文字と文字の文字の文字の文字の文字が
異なる部品の文字印刷/彫刻プロセスに応じて,それは自動的に光源の角度,明るさ,文字画像の明確さとコントラストを最適化するためにOCR認識のための高品質の画像入力を提供します.
不均等な照明,周囲の照明の頻繁な変化,デバイスの感度レベルの不合理な設定は,収集された画像の質の低下につながる可能性があります.AOIシステムの検出結果に影響を与え,誤った判断を引き起こす.
光源と環境要因は画像品質に直接影響する.不合理な照明条件と機器の感度 設定により検出画像は部品の状態を正確に反映できない.
材料の反射特性を完全に考慮し 多角光源を設置し テストと最適化を通じて最適な照明角度を組み合わせて,最高のコントラストと画像の明確さを求めます.安定した照明を確保するために,光源の明るさを定期的に校正してください.
検知領域に外部の光の干渉を遮る照明シールドを設置し,独立で安定した検知環境を作り,画像品質の安定性を確保する.
AOI (Automatic Optical Inspection) プロセス中に,アルゴリズムモデルのしきい値設定が実際のプロセス標準と一致しない場合,次の問題が発生します.
例えば,溶接結のオフセットの検出を例に挙げます.オフセットの割合の限界があまりにも厳格に設定されている場合,わずかな偏差がみられるが,正常な機能を持ついくつかの溶接接器は,欠陥があると判断される.反対に,その限界値が太りすぎると,非常に偏った溶接点の検出が失敗し,製品の信頼性が損なわれる可能性があります.
上記の問題の根本的な原因は,アルゴリズムのパラメータ設定の合理性とアルゴリズムの限界にあります
パラメータ設定は不合理です
アルゴリズムの制限
上記の問題に対して段階的なデバッグアルゴリズムと複数のアルゴリズムの統合の戦略が採用され,AOIシステムの検出精度と適応性を向上させることができる.
パッドのサイズが標準でない場合,または材料のパッケージの違いがある場合,AOIシステムの位置構成要素が誤っている可能性があります.誤った判断につながり,生産の進展や製品の質に影響を与える.
パッドのデザインは 標準に合致せず 材料の包装も不一致ですAOI システムの設定されたパラメータの位置の偏差を引き起こし,部品の位置と状態を正確に特定することを不可能にする.
溶接プロセスの設計段階では,パッドの寸法が部品ピンの寸法と正確に一致することを確認し,パッドの対称な配置を避け,反射干渉を軽減します.位置付けの精度を向上させる.
検出プロセス中に,異なるバッチの材料の特性,色,その他の特徴情報を記録します.検出パラメータは,材料の変化に適応できるように,材料情報に基づいて動的に更新されます..
長期間の使用後,ハードウェアが老朽化した場合 (緩いレンズ,光源減衰等) 及時にメンテナンスされていない場合,または,デバッグ中に源センサーが定期的に校正されていない場合検出の精度が低下し 判断が誤りになります
機器の保守は,AOIシステムの正常な動作の鍵です.ハードウェアの老化や適時に校正されないことは,機器の性能と検出精度に影響します.判断を誤らせることもあります.
レンズの清掃,ベルトの張力検査,機器の座標系の校正などを含む,設備の月間的な総合的な検査と保守を行う.すべての部品が最高の状態にあることを確認する.
プロのソフトウェアシステムを使って 光源の明るさやカメラの解像度などの重要なパラメータをリアルタイムで監視できます技術者の間に合う保守と調整を容易にするため,間に合う警告が発行されます..
結論として,AOI検出における判断の誤差の問題を解決するには,複数の側面からアプローチが必要です.画像品質,検出プログラム,外部の干渉を包括的に制御することによって,アルゴリズム最適化設備のメンテナンスと校正に加えて,企業は誤判率を効果的に削減し,AOIの検出の正確性と信頼性を向上させることができます.産業生産の質保証をさらに強化する.
上記5つの共通問題と実践的な解決策は,AOIの検査の正確性と信頼性をさらに向上させ,産業生産を保護するのに役立つことを期待しています.
