오늘날의 산업 생산에서 정확한 검사 과정은 매우 중요하며 AOI (Automatic Optical Inspection) 는 첨단 검사 기술로서 필수적인 역할을 합니다.
그러나 많은 기업들은 실제 적용에서 AOI 검사에서 완전히 잘못된 판단의 문제를 겪으며, 이는 의심할 여지없이 생산 효율성과 제품 품질에 영향을 미칩니다. 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.
이 시스템은 적정 문자 인쇄/석사 및 정상적인 기능을 가진 부품을 결함 제품으로 결정하여 거짓 경보를 유발합니다.
AOI 캐릭터 탐지율이 높다는 근본적인 이유는 구성 요소 캐릭터 이미지들의 불안정성과 탐지 표준의 특이성 때문입니다.
캐릭터 이미지가 불안정합니다.
테스트 표준은 단일입니다.
위의 문제들에 대한 반응으로, 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
심층 학습에 기반한 OCR 문자 인식 알고리즘을 채택함으로써, 예를 들어 Shenzhou Vision AOI에 탑재된 고급 알고리즘과 같이, 거대한 문자 이미지 데이터로부터 학습할 수 있습니다.문자 특징을 자동으로 추출, 그리고 다양한 글꼴, 크기, 색상, 배경의 문자를 인식하여 인식 정확도를 효과적으로 향상시킵니다.
각기 다른 구성 요소의 문자 인쇄/진출 과정에 따라, 그것은 자동으로 빛의 원자 각도, 밝기,그리고 색상 캐릭터 이미지의 명확성과 대비도를 최적화하기 위해, OCR 인식에 고품질의 이미지 입력을 제공합니다.
불규칙한 조명, 주변 빛의 빈번한 변화, 장치의 민감도 레벨의 불합리한 설정 모두 수집된 이미지의 품질의 저하로 이어질 수 있습니다.따라서 AOI 시스템의 탐지 결과에 영향을 미치고 잘못된 판단을 일으킨다..
빛의 근원과 환경 요인은 이미지 품질에 직접적인 영향을 미친다.부적절한 조명 조건과 장비의 민감성 설정으로 인해 감지 이미지는 구성 요소의 상태를 제대로 반영하지 못합니다..
물질의 반사 특성을 완전히 고려하고 다각 광원을 설정하고 테스트와 최적화를 통해가장 적합한 빛 각의 조합을 찾아 최고의 이미지 대조와 명확성을 달성한편, 안정적인 조명을 보장하기 위해 정기적으로 빛의 밝기를 조절하십시오.
감지 영역에 외부 빛 간섭을 차단하기 위해 빛 보호막을 설치하여 독립적이고 안정적인 감지 환경을 만들고 이미지 품질의 안정성을 보장합니다.
AOI (Automatic Optical Inspection) 프로세스 중에 알고리즘 모델의 임계 설정이 실제 프로세스 표준과 일치하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생합니다.
예를 들어, 용매 관절 오프셋 검출을 예로 들 수 있습니다. 오프셋 비율 문턱이 너무 엄격하게 설정되면,약간의 오프셋이 있지만 정상적인 기능이있는 일부 용접 관절은 결함이 있다고 판단 될 수 있습니다.반대로, 임계값이 너무 느슨하게 설정되면, 그것은 제품의 신뢰성에 영향을 미치는 일부 심각하게 오프셋 된 용접 조합의 발견을 놓칠 수 있습니다.
위의 문제의 근본적인 원인은 알고리즘 파라미터 설정의 합리성과 알고리즘 자체의 제한에 있습니다
매개 변수 설정은 불합리합니다
알고리즘의 한계
위의 문제들에 대한 반응으로,단계적 디버깅 알고리즘의 전략과 여러 알고리즘의 통합을 채택하여 AOI 시스템의 탐지 정확성과 적응력을 향상시킬 수 있습니다.
패드 크기가 표준적이지 않거나 재료 포장에 차이가 있을 때 AOI 시스템의 위치 구성 요소가 잘못 될 수 있습니다.잘못된 판단을 초래하고 생산 진행 및 제품 품질에 영향을 미칩니다..
패드 디자인은 표준에 맞지 않으며 포장 재료는 불일치합니다.이는 AOI 시스템의 미리 설정된 매개 변수 위치에서 오차를 유발하고 구성 요소의 위치와 상태를 정확하게 식별하는 것을 불가능하게 만듭니다..
용접 과정 설계 단계에서 패드 크기가 부품 핀의 크기와 정확하게 일치하는지 확인하고 패드의 대칭 배열을 피하고 반사 간섭을 줄이십시오.그리고 위치 정확도를 향상.
다른 팩트에서 나오는 재료의 특성, 색상 및 기타 특징 정보를 기록합니다. 탐지 과정에서탐지 매개 변수는 재료 정보에 기초하여 시스템에서 재료의 변화에 적응할 수 있도록 동적으로 업데이트됩니다..
장비를 장기간 사용하다가 장비를 노후화시키면 (완전한 렌즈, 광원 약화 등) 제때 유지보수가 되지 않으면또는 오리지 센서가 디버깅 중에 정기적으로 캘리브레이션되지 않으면, 그것은 탐지 정확성의 감소로 이어지고 잘못된 판단을 일으킬 것입니다.
장비 유지보수는 AOI 시스템의 정상적인 작동의 핵심입니다. 하드웨어 노화 또는 적시에 캘리브레이션이 이루어지지 않으면 장비의 성능과 탐지 정확성에 영향을 미칩니다.그리고 잘못된 판단으로 이어질 수 있습니다..
렌즈 청소, 벨트 긴장을 확인, 장비 좌표 시스템을 캘리브레이트하는 등 장비에 대한 월별적인 철저한 검사 및 유지보수모든 구성 요소가 최상의 상태로 있는지 확인합니다..
전문 소프트웨어 시스템의 도움으로, 빛의 근원의 밝기와 카메라 해상도와 같은 주요 매개 변수를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.기술자의 신속한 유지보수 및 조정을 촉진하기 위해 적시에 경고가 발행됩니다..
결론적으로, AOI 탐지에서 잘못된 판단 문제를 해결하려면 여러 측면의 접근이 필요합니다. 이미지 품질, 탐지 프로그램, 외부 간섭,알고리즘 최적화, 장비 유지 및 캘리브레이션뿐만 아니라 기업은 효과적으로 판단 오류 비율을 줄이고 AOI 검출의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.그리고 산업 생산에 더 강력한 품질 보장.
위의 다섯 가지 일반적인 문제와 실용적인 해결책이 모든 사람들이 AOI 검사의 정확성과 신뢰성을 더욱 향상시키고 산업 생산을 보호 할 수 있도록 도울 수 있기를 바랍니다.
