Sempre ocorrem erros de julgamento nas inspeções AOI? Cinco problemas comuns e soluções práticas
Na produção industrial atual, o processo de inspeção preciso é de vital importância, e a AOI (Inspeção Óptica Automática), como uma tecnologia de inspeção avançada, desempenha um papel indispensável.
No entanto, muitas empresas encontram o problema de erros totais de julgamento na inspeção AOI em aplicações práticas, o que, sem dúvida, afeta a eficiência da produção e a qualidade do produto. Para isso, realizamos uma análise aprofundada dos cinco problemas comuns na inspeção AOI e fornecemos soluções práticas e viáveis para ajudar as empresas a aprimorar a precisão e a confiabilidade da inspeção.
Questão 1: Falsos alarmes frequentes na detecção de caracteres
Descrição do desempenho:
O sistema determina componentes com impressão/gravação de caracteres qualificados e função normal como produtos defeituosos, acionando falsos alarmes.
Análise da causa:
A razão fundamental para a alta taxa de erros de julgamento na detecção de caracteres AOI reside na instabilidade das imagens dos caracteres dos componentes e na singularidade dos padrões de detecção
A imagem do caractere é instável
- Diferenças de fornecedores: Diferentes fornecedores usam diferentes técnicas de impressão/gravação de caracteres, parâmetros de tinta/laser, etc., o que resulta em profundidade de cor, espessura, contraste, etc. inconsistentes dos caracteres.
- Flutuação do processo: Em diferentes lotes e condições de produção do mesmo fornecedor, a qualidade da impressão/gravação dos caracteres também pode flutuar.
- Interferência ambiental: Fatores ambientais, como poeira, manchas e reflexos na superfície dos componentes, também podem afetar a clareza e a dificuldade de reconhecimento das imagens dos caracteres.
O padrão de teste é único.
- Sistemas AOI tradicionais: Eles geralmente adotam algoritmos de processamento de imagem tradicionais baseados em regras, dependendo de modelos de caracteres pré-definidos e limites fixos para comparação, e são difíceis de adaptar à diversidade e complexidade das imagens de caracteres.
- Falta de capacidade adaptativa: Incapaz de ajustar dinamicamente os parâmetros de reconhecimento com base em diferentes recursos de caracteres e qualidade da imagem, resultando em uma taxa persistentemente alta de erros de julgamento.
Solução:
Em resposta aos problemas acima, a tecnologia de reconhecimento de caracteres OCR baseada em aprendizado profundo e a tecnologia de fonte de luz adaptativa podem ser adotadas para aprimorar a capacidade de reconhecimento e a adaptabilidade do sistema AOI para imagens de caracteres
Algoritmo de otimização - Algoritmo OCR de Aprendizado Profundo
Ao adotar algoritmos de reconhecimento de caracteres OCR baseados em aprendizado profundo, como os algoritmos avançados equipados na Shenzhou Vision AOI, ele pode aprender com dados massivos de imagens de caracteres, extrair automaticamente recursos de caracteres e reconhecer caracteres de diferentes fontes, tamanhos, cores e fundos, melhorando efetivamente a precisão do reconhecimento.
Fonte de luz adaptativa
De acordo com os processos de impressão/gravação de caracteres de diferentes componentes, ele ajusta automaticamente parâmetros como o ângulo da fonte de luz, brilho e cor para otimizar a clareza e o contraste das imagens de caracteres, fornecendo entrada de imagem de alta qualidade para o reconhecimento OCR.
Questão 2: Erros de julgamento causados por interferência de fontes de luz e do ambiente
Iluminação irregular, mudanças frequentes na luz ambiente e configurações irracionais do nível de sensibilidade do dispositivo podem levar a uma diminuição na qualidade das imagens coletadas, afetando assim os resultados da detecção do sistema AOI e causando erros de julgamento.
Análise da causa:
A fonte de luz e os fatores ambientais afetam diretamente a qualidade da imagem. Condições de iluminação irracionais e configurações de sensibilidade do equipamento farão com que as imagens de detecção não reflitam verdadeiramente o status dos componentes.
Solução:
Ajustar dinamicamente os parâmetros da fonte de luz
Considere totalmente as características reflexivas do material, configure fontes de luz de vários ângulos e, por meio de testes e otimização, encontre a combinação mais adequada de ângulos de luz para obter o melhor contraste e clareza da imagem. Enquanto isso, calibre o brilho da fonte de luz regularmente para garantir uma iluminação estável.
Ambiente de detecção fechado
Instale uma proteção contra luz na área de detecção para bloquear a interferência de luz externa, criando um ambiente independente e estável para detecção e garantindo a estabilidade da qualidade da imagem.
Questão 3: Os parâmetros do algoritmo são definidos de forma muito estrita ou muito frouxa
Descrição do problema:
Durante o processo AOI (Inspeção Óptica Automática), se as configurações de limite no modelo de algoritmo não corresponderem aos padrões reais do processo, os seguintes problemas ocorrerão
- Inspeção perdida: A configuração do limite é muito frouxa, resultando em alguns defeitos graves não sendo detectados, representando riscos de qualidade.
- Falso alarme: O limite é definido de forma muito estrita, julgando erroneamente alguns pequenos defeitos ou flutuações normais como produtos defeituosos, aumentando a carga de trabalho da reavaliação manual e reduzindo a eficiência da produção.
Por exemplo, tome a detecção de deslocamento de junta de solda como exemplo. Se o limite de porcentagem de deslocamento for definido de forma muito estrita, algumas juntas de solda com ligeiro deslocamento, mas função normal, podem ser julgadas como defeituosas. Por outro lado, se o limite for definido de forma muito frouxa, pode levar à detecção perdida de algumas juntas de solda severamente deslocadas, afetando a confiabilidade do produto.
Análise da causa:
A causa fundamental dos problemas acima reside na racionalidade das configurações dos parâmetros do algoritmo e nas limitações do próprio algoritmo
A configuração do parâmetro é irracional
- A configuração do parâmetro de limite no modelo de algoritmo carece de base científica e não foi ajustada em combinação com os padrões reais do processo, resultando na desconexão entre os resultados da detecção e a situação real da produção.
Limitações do algoritmo
- Um único algoritmo é difícil de atender aos requisitos de detecção de vários componentes e vários tipos de defeitos, e também é difícil equilibrar a precisão e a eficiência da detecção.
Solução:
Em resposta aos problemas acima, a estratégia de depuração de algoritmo em fases e a integração de vários algoritmos podem ser adotadas para melhorar a precisão e a adaptabilidade da detecção do sistema AOI
Depurar o algoritmo em etapas
- Estágio inicial: Abaixe apropriadamente o limite, aumente a taxa de detecção de defeitos e evite detecções perdidas.
- Estágio de otimização: Aperte gradualmente o limite, verifique e otimize por meio de uma grande quantidade de dados de amostra, reduza os falsos positivos e encontre o melhor ponto de equilíbrio.
Adotar vários algoritmos
- Biblioteca de algoritmos: Por exemplo, a Shenzhou Vision AOI adotou mais de 40 algoritmos de aprendizado profundo para construir uma rica biblioteca de algoritmos.
- Correspondência precisa: Para diferentes tipos de componentes e diferentes peças de detecção, o algoritmo mais adequado é selecionado para detecção para melhorar a precisão da detecção de defeitos complexos.
Questão 4: Erros de julgamento causados por diferenças no design da almofada e nos materiais
Descrição do desempenho:
Quando o tamanho da almofada não é padrão ou há diferenças na embalagem do material, os componentes de posicionamento do sistema AOI podem estar incorretos, levando a erros de julgamento e afetando o progresso da produção e a qualidade do produto.
Análise da causa:
O design da almofada não atende aos padrões e a embalagem do material é inconsistente, o que causa desvios no posicionamento dos parâmetros predefinidos do sistema AOI e torna impossível identificar com precisão a posição e o status dos componentes.
Solução:
Padronizar o design da almofada
Durante o estágio de projeto do processo de soldagem, certifique-se de que as dimensões da almofada correspondam precisamente às dos pinos dos componentes, evite o arranjo simétrico das almofadas, reduza a interferência de reflexão e aprimore a precisão do posicionamento.
Estabelecer um banco de dados de materiais
Registre as informações de caracteres, cores e outras características dos materiais de diferentes lotes. Durante o processo de detecção, os parâmetros de detecção são atualizados dinamicamente com base nas informações do material para permitir que o sistema se adapte às mudanças nos materiais.
Questão 5: Manutenção insuficiente do equipamento e desvios de calibração
Descrição do desempenho:
Após o uso a longo prazo do equipamento, se o hardware envelhecer (como lentes soltas, atenuação da fonte de luz, etc.) e não for mantido a tempo, ou se o sensor de origem não for calibrado regularmente durante a depuração, isso levará a uma diminuição na precisão da detecção e causará erros de julgamento.
Análise da causa:
A manutenção do equipamento é a chave para a operação normal do sistema AOI. O envelhecimento do hardware ou a falha na calibração em tempo hábil afetarão o desempenho do equipamento e a precisão da detecção, e podem levar a erros de julgamento.
Solução:
Desenvolver um plano de manutenção
Realize uma inspeção e manutenção mensal abrangente do equipamento, incluindo a limpeza das lentes, a verificação da tensão das correias, a calibração do sistema de coordenadas do equipamento, etc., para garantir que todos os componentes estejam nas melhores condições.
Monitoramento em tempo real do status do equipamento
Com a ajuda de sistemas de software profissionais, parâmetros-chave, como brilho da fonte de luz e resolução da câmera, podem ser monitorados em tempo real. Assim que os parâmetros estiverem anormais, um aviso oportuno será emitido para facilitar a manutenção e o ajuste oportunos dos técnicos.
Em conclusão, a solução do problema de erros de julgamento na detecção AOI requer abordagens de múltiplos aspectos. Ao controlar de forma abrangente a qualidade da imagem, os programas de detecção, a interferência externa, a otimização do algoritmo, bem como a manutenção e calibração do equipamento, as empresas podem reduzir efetivamente a taxa de erros de julgamento, aprimorar a precisão e a confiabilidade da detecção AOI e fornecer uma garantia de qualidade mais poderosa para a produção industrial.
Espera-se que os cinco problemas comuns e as soluções práticas acima possam ajudar a todos a melhorar ainda mais a precisão e a confiabilidade da inspeção AOI e proteger a produção industrial.
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