آیا همیشه در بازرسی‌های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه‌حل‌های عملی

آیا همیشه در بازرسی های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه حل های عملی

در تولید صنعتی امروزی، فرآیند بازرسی دقیق از اهمیت حیاتی برخوردار است و AOI (بازرسی نوری خودکار)، به عنوان یک فناوری بازرسی پیشرفته، نقشی ضروری ایفا می کند.

با این حال، بسیاری از شرکت ها در کاربردهای عملی با مشکل اشتباهات کلی در بازرسی AOI مواجه می شوند که بدون شک بر راندمان تولید و کیفیت محصول تأثیر می گذارد. به همین منظور، ما تجزیه و تحلیل عمیقی از پنج مشکل رایج در بازرسی AOI انجام داده ایم و راه حل های عملی و کاربردی را برای کمک به شرکت ها در افزایش دقت و قابلیت اطمینان بازرسی ارائه کرده ایم.

آیا همیشه در بازرسی های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه حل های عملی

سوال 1: هشدارهای کاذب مکرر در تشخیص کاراکتر

توضیحات عملکرد: سیستم اجزایی با چاپ/حکاکی کاراکتر واجد شرایط و عملکرد عادی را به عنوان محصولات معیوب تعیین می کند و هشدارهای کاذب را فعال می کند.

تجزیه و تحلیل علت: دلیل اصلی نرخ اشتباه بالا در تشخیص کاراکتر AOI، ناپایداری تصاویر کاراکتر اجزا و تک بودن استانداردهای تشخیص است.

تصویر کاراکتر ناپایدار است
تفاوت های تامین کننده: تامین کنندگان مختلف از تکنیک های چاپ/حکاکی کاراکتر، پارامترهای جوهر/لیزر و غیره متفاوتی استفاده می کنند که منجر به عمق رنگ، ضخامت، کنتراست و غیره ناسازگار کاراکترها می شود.

نوسان فرآیند: تحت دسته ها و شرایط تولید مختلف از یک تامین کننده، کیفیت چاپ/حکاکی کاراکتر نیز ممکن است نوسان داشته باشد.

تداخل محیطی: عوامل محیطی مانند گرد و غبار، لکه ها و انعکاس ها بر روی سطح اجزا نیز می توانند بر وضوح و دشواری تشخیص تصاویر کاراکتر تأثیر بگذارند.

استاندارد تست واحد است.

سیستم های AOI سنتی: آنها معمولاً از الگوریتم های پردازش تصویر سنتی مبتنی بر قانون استفاده می کنند که به الگوهای کاراکتر از پیش تعیین شده و آستانه های ثابت برای مقایسه متکی هستند و با تنوع و پیچیدگی تصاویر کاراکتر سازگار نیستند.

عدم توانایی تطبیقی: عدم توانایی در تنظیم پویا پارامترهای تشخیص بر اساس ویژگی های مختلف کاراکتر و کیفیت تصویر، که منجر به نرخ اشتباه مداوم بالا می شود.

راه حل:

در پاسخ به مشکلات فوق، می توان از فناوری تشخیص کاراکتر OCR مبتنی بر یادگیری عمیق و فناوری منبع نور تطبیقی ​​برای افزایش توانایی تشخیص و سازگاری سیستم AOI برای تصاویر کاراکتر استفاده کرد.

الگوریتم بهینه سازی - الگوریتم OCR یادگیری عمیق

با اتخاذ الگوریتم های تشخیص کاراکتر OCR مبتنی بر یادگیری عمیق، مانند الگوریتم های پیشرفته ای که در Shenzhou Vision AOI مجهز شده اند، می تواند از داده های تصویر کاراکتر عظیم یاد بگیرد، به طور خودکار ویژگی های کاراکتر را استخراج کند و کاراکترهایی با فونت ها، اندازه ها، رنگ ها و پس زمینه های مختلف را تشخیص دهد و به طور موثر دقت تشخیص را بهبود بخشد.

منبع نور تطبیقی

با توجه به فرآیندهای چاپ/حکاکی کاراکتر اجزای مختلف، به طور خودکار پارامترهایی مانند زاویه منبع نور، روشنایی و رنگ را تنظیم می کند تا وضوح و کنتراست تصاویر کاراکتر را بهینه کند و ورودی تصویر با کیفیت بالا را برای تشخیص OCR فراهم کند.

آیا همیشه در بازرسی های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه حل های عملی

سوال 2: اشتباه ناشی از تداخل از منابع نور و محیط

نورپردازی ناهموار، تغییرات مکرر در نور محیط و تنظیمات غیرمنطقی سطح حساسیت دستگاه، همگی می توانند منجر به کاهش کیفیت تصاویر جمع آوری شده شوند و در نتیجه بر نتایج تشخیص سیستم AOI تأثیر بگذارند و باعث اشتباه شوند.

تجزیه و تحلیل علت: منبع نور و عوامل محیطی مستقیماً بر کیفیت تصویر تأثیر می گذارند. شرایط نورپردازی غیرمنطقی و تنظیمات حساسیت تجهیزات باعث می شود تصاویر تشخیص نتوانند وضعیت اجزا را به درستی منعکس کنند.

راه حل:

تنظیم پویا پارامترهای منبع نور: به طور کامل ویژگی های بازتابنده مواد را در نظر بگیرید، منابع نور چند زاویه ای را تنظیم کنید و از طریق آزمایش و بهینه سازی، مناسب ترین ترکیب زوایای نور را برای دستیابی به بهترین کنتراست و وضوح تصویر پیدا کنید. در همین حال، روشنایی منبع نور را به طور منظم کالیبره کنید تا از روشنایی پایدار اطمینان حاصل شود.

محیط تشخیص محصور: یک محافظ نور در ناحیه تشخیص نصب کنید تا تداخل نور خارجی را مسدود کند، یک محیط مستقل و پایدار برای تشخیص ایجاد کند و از پایداری کیفیت تصویر اطمینان حاصل کند.

آیا همیشه در بازرسی های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه حل های عملی

سوال 3: پارامترهای الگوریتم خیلی سختگیرانه یا خیلی شل تنظیم شده اند

شرح مشکل: در طول فرآیند AOI (بازرسی نوری خودکار)، اگر تنظیمات آستانه در مدل الگوریتم با استانداردهای فرآیند واقعی مطابقت نداشته باشد، مشکلات زیر رخ می دهد

بازرسی از دست رفته: تنظیم آستانه خیلی شل است که منجر به عدم تشخیص برخی از نقص های جدی می شود و خطرات کیفیتی را به همراه دارد.

هشدار کاذب: آستانه خیلی سختگیرانه تنظیم شده است، برخی از نقص های جزئی یا نوسانات عادی را به عنوان محصولات معیوب اشتباه می گیرد، که باعث افزایش حجم کار ارزیابی مجدد دستی و کاهش راندمان تولید می شود.

به عنوان مثال، تشخیص جابجایی اتصال لحیم را در نظر بگیرید. اگر آستانه درصد جابجایی خیلی سختگیرانه تنظیم شود، ممکن است برخی از اتصالات لحیم با جابجایی جزئی اما عملکرد عادی به عنوان معیوب قضاوت شوند. برعکس، اگر آستانه خیلی شل تنظیم شود، ممکن است منجر به عدم تشخیص برخی از اتصالات لحیم با جابجایی شدید شود که بر قابلیت اطمینان محصول تأثیر می گذارد.

تجزیه و تحلیل علت: علت اصلی مشکلات فوق در منطقی بودن تنظیمات پارامتر الگوریتم و محدودیت های خود الگوریتم نهفته است

تنظیم پارامتر غیرمنطقی است

تنظیم پارامتر آستانه در مدل الگوریتم فاقد مبنای علمی است و در ترکیب با استانداردهای فرآیند واقعی تنظیم نشده است که منجر به قطع ارتباط بین نتایج تشخیص و وضعیت تولید واقعی می شود.

محدودیت های الگوریتم

یک الگوریتم واحد برای برآورده کردن الزامات تشخیص اجزای مختلف و انواع مختلف نقص دشوار است و همچنین متعادل کردن دقت و راندمان تشخیص دشوار است.

راه حل:

در پاسخ به مشکلات فوق، می توان از استراتژی اشکال زدایی مرحله ای الگوریتم و ادغام چندین الگوریتم برای بهبود دقت و سازگاری تشخیص سیستم AOI استفاده کرد

اشکال زدایی الگوریتم در مراحل

مرحله اولیه: آستانه را به طور مناسب کاهش دهید، نرخ تشخیص نقص را افزایش دهید و از تشخیص های از دست رفته جلوگیری کنید.

مرحله بهینه سازی: به تدریج آستانه را سفت کنید، از طریق مقدار زیادی داده نمونه تأیید و بهینه سازی کنید، موارد مثبت کاذب را کاهش دهید و بهترین نقطه تعادل را پیدا کنید.

استفاده از چندین الگوریتم

کتابخانه الگوریتم: به عنوان مثال، Shenzhou Vision AOI بیش از 40 الگوریتم یادگیری عمیق را برای ایجاد یک کتابخانه الگوریتم غنی اتخاذ کرده است.

مطابقت دقیق: برای انواع مختلف اجزا و قسمت های تشخیص مختلف، مناسب ترین الگوریتم برای تشخیص انتخاب می شود تا دقت تشخیص نقص های پیچیده بهبود یابد.

سوال 4: اشتباه ناشی از تفاوت در طراحی پد و مواد

شرح عملکرد: هنگامی که اندازه پد استاندارد نیست یا تفاوت هایی در بسته بندی مواد وجود دارد، اجزای موقعیت یابی سیستم AOI ممکن است نادرست باشند که منجر به اشتباه و تأثیر بر پیشرفت تولید و کیفیت محصول می شود.

تجزیه و تحلیل علت: طراحی پد با استانداردها مطابقت ندارد و بسته بندی مواد ناسازگار است که باعث انحراف در موقعیت پارامتر از پیش تعیین شده سیستم AOI می شود و شناسایی دقیق موقعیت و وضعیت اجزا را غیرممکن می کند.

راه حل:

استانداردسازی طراحی پد: در مرحله طراحی فرآیند لحیم کاری، اطمینان حاصل کنید که ابعاد پد دقیقاً با ابعاد پین های اجزا مطابقت دارد، از چیدمان متقارن پدها خودداری کنید، تداخل انعکاس را کاهش دهید و دقت موقعیت یابی را افزایش دهید.

ایجاد یک پایگاه داده مواد: اطلاعات کاراکتر، رنگ و سایر اطلاعات مشخصه مواد را از دسته های مختلف ثبت کنید. در طول فرآیند تشخیص، پارامترهای تشخیص به طور پویا بر اساس اطلاعات مواد به روز می شوند تا سیستم بتواند با تغییرات مواد سازگار شود.

سوال 5: نگهداری ناکافی تجهیزات و انحرافات کالیبراسیون

شرح عملکرد: پس از استفاده طولانی مدت از تجهیزات، اگر سخت افزار قدیمی شود (مانند لنزهای شل، تضعیف منبع نور و غیره) و به موقع نگهداری نشود، یا اگر حسگر مبدأ به طور منظم در طول اشکال زدایی کالیبره نشود، منجر به کاهش دقت تشخیص و ایجاد اشتباه می شود.

تجزیه و تحلیل علت: نگهداری تجهیزات کلید عملکرد عادی سیستم AOI است. پیری سخت افزار یا عدم کالیبراسیون به موقع بر عملکرد تجهیزات و دقت تشخیص تأثیر می گذارد و ممکن است منجر به اشتباه شود.

راه حل:

تهیه یک برنامه نگهداری: یک بازرسی و نگهداری ماهانه جامع از تجهیزات انجام دهید، از جمله تمیز کردن لنزها، بررسی کشش تسمه ها، کالیبره کردن سیستم مختصات تجهیزات و غیره، برای اطمینان از اینکه همه اجزا در بهترین شرایط هستند.

نظارت بر وضعیت تجهیزات در زمان واقعی: با کمک سیستم های نرم افزاری حرفه ای، پارامترهای کلیدی مانند روشنایی منبع نور و وضوح دوربین را می توان در زمان واقعی نظارت کرد. هنگامی که پارامترها غیرعادی هستند، یک هشدار به موقع صادر می شود تا تعمیر و تنظیم به موقع توسط تکنسین ها تسهیل شود.

آیا همیشه در بازرسی های AOI اشتباهاتی وجود دارد؟ پنج مشکل رایج و راه حل های عملی

در نتیجه، حل مشکل اشتباه در تشخیص AOI نیازمند رویکردهایی از جنبه های مختلف است. با کنترل جامع کیفیت تصویر، برنامه های تشخیص، تداخل خارجی، بهینه سازی الگوریتم، و همچنین نگهداری و کالیبراسیون تجهیزات، شرکت ها می توانند به طور موثر نرخ اشتباه را کاهش دهند، دقت و قابلیت اطمینان تشخیص AOI را افزایش دهند و تضمین کیفیت قدرتمندتری را برای تولید صنعتی ارائه دهند.

امید است که پنج مشکل رایج و راه حل های عملی فوق بتواند به همه در بهبود بیشتر دقت و قابلیت اطمینان بازرسی AOI و حفاظت از تولید صنعتی کمک کند.