Всегда ли бывают ошибки при AOI-инспекциях? Пять распространенных проблем и практические решения
В современном промышленном производстве процесс точного контроля имеет жизненно важное значение, и AOI (автоматический оптический контроль), как передовая технология контроля, играет незаменимую роль.
Однако многие предприятия сталкиваются с проблемой полной ошибочности при AOI-инспекции в практическом применении, что, несомненно, влияет на эффективность производства и качество продукции. С этой целью мы провели углубленный анализ пяти распространенных проблем при AOI-инспекции и предоставили практические и применимые решения, чтобы помочь предприятиям повысить точность и надежность контроля.
Вопрос 1: Частые ложные срабатывания при распознавании символов
Описание производительности:
Система определяет компоненты с качественной печатью/гравировкой символов и нормальной функцией как дефектные продукты, вызывая ложные срабатывания.
Анализ причин:
Основная причина высокой частоты ошибок при распознавании символов AOI заключается в нестабильности изображений символов компонентов и единичности стандартов распознавания.
Изображение символа нестабильно
- Различия поставщиков: Разные поставщики используют разные методы печати/гравировки символов, параметры чернил/лазера и т. д., что приводит к несоответствиям в глубине цвета, толщине, контрастности и т. д. символов.
- Колебания процесса: При разных партиях и условиях производства от одного и того же поставщика качество печати/гравировки символов также может колебаться.
- Внешние помехи: Факторы окружающей среды, такие как пыль, пятна и отражения на поверхности компонентов, также могут влиять на четкость и сложность распознавания изображений символов.
Стандарт тестирования единичен.
- Традиционные системы AOI: Обычно используют традиционные алгоритмы обработки изображений на основе правил, полагаясь на предварительно заданные шаблоны символов и фиксированные пороги для сравнения, и им трудно адаптироваться к разнообразию и сложности изображений символов.
- Отсутствие адаптивной способности: Невозможно динамически корректировать параметры распознавания на основе различных характеристик символов и качества изображения, что приводит к постоянно высокой частоте ошибок.
Решение:
В ответ на вышеуказанные проблемы можно использовать технологию распознавания символов OCR на основе глубокого обучения и технологию адаптивного источника света для повышения способности распознавания и адаптивности системы AOI к изображениям символов.
Алгоритм оптимизации - алгоритм OCR глубокого обучения
Используя алгоритмы распознавания символов OCR на основе глубокого обучения, такие как передовые алгоритмы, оснащенные в Shenzhou Vision AOI, он может учиться на огромном количестве данных изображений символов, автоматически извлекать характеристики символов и распознавать символы разных шрифтов, размеров, цветов и фонов, эффективно повышая точность распознавания.
Адаптивный источник света
В соответствии с процессами печати/гравировки символов различных компонентов он автоматически настраивает такие параметры, как угол источника света, яркость и цвет, чтобы оптимизировать четкость и контрастность изображений символов, обеспечивая высококачественный ввод изображений для распознавания OCR.
Вопрос 2: Ошибки, вызванные помехами от источников света и окружающей среды
Неравномерное освещение, частые изменения окружающего освещения и неразумные настройки уровня чувствительности устройства могут привести к ухудшению качества собранных изображений, тем самым влияя на результаты обнаружения системы AOI и вызывая ошибки.
Анализ причин:
Источник света и факторы окружающей среды напрямую влияют на качество изображения. Неразумные условия освещения и настройки чувствительности оборудования приведут к тому, что изображения обнаружения не смогут по-настоящему отражать состояние компонентов.
Решение:
Динамическая настройка параметров источника света
Полностью учитывать отражающие характеристики материала, настроить многоугольные источники света и путем тестирования и оптимизации найти наиболее подходящую комбинацию углов света для достижения наилучшего контраста и четкости изображения. Между тем, регулярно калибровать яркость источника света для обеспечения стабильного освещения.
Закрытая среда обнаружения
Установить световой экран в зоне обнаружения, чтобы блокировать внешние световые помехи, создавая независимую и стабильную среду для обнаружения и обеспечивая стабильность качества изображения.
Вопрос 3: Параметры алгоритма установлены слишком строго или слишком свободно
Описание проблемы:
В процессе AOI (автоматического оптического контроля), если настройки порогов в модели алгоритма не соответствуют фактическим стандартам процесса, возникнут следующие проблемы:
- Пропуск контроля: Настройка порога слишком свободна, что приводит к необнаружению некоторых серьезных дефектов, создавая риски для качества.
- Ложная тревога: Порог установлен слишком строго, ошибочно определяя некоторые незначительные дефекты или нормальные колебания как дефектные продукты, увеличивая рабочую нагрузку ручной переоценки и снижая эффективность производства.
Например, возьмем обнаружение смещения паяного соединения. Если порог смещения в процентах установлен слишком строго, некоторые паяные соединения с небольшим смещением, но нормальной функцией, могут быть признаны дефектными. И наоборот, если порог установлен слишком свободно, это может привести к пропуску обнаружения некоторых сильно смещенных паяных соединений, влияя на надежность продукта.
Анализ причин:
Основная причина вышеуказанных проблем заключается в рациональности настроек параметров алгоритма и ограничениях самого алгоритма.
Настройка параметров неразумна
- Настройка параметра порога в модели алгоритма не имеет научной основы и не была скорректирована в сочетании с фактическими стандартами процесса, что приводит к разрыву между результатами обнаружения и фактической производственной ситуацией.
Ограничения алгоритма
- Одного алгоритма трудно удовлетворить требованиям обнаружения различных компонентов и различных типов дефектов, а также трудно сбалансировать точность и эффективность обнаружения.
Решение:
В ответ на вышеуказанные проблемы можно использовать стратегию поэтапной отладки алгоритма и интеграции нескольких алгоритмов для повышения точности обнаружения и адаптивности системы AOI.
Отладка алгоритма поэтапно
- Начальный этап: Соответствующим образом снизить порог, увеличить скорость обнаружения дефектов и избежать пропусков обнаружения.
- Этап оптимизации: Постепенно ужесточать порог, проверять и оптимизировать с помощью большого количества данных выборки, уменьшать ложные срабатывания и находить наилучшую точку баланса.
Принять несколько алгоритмов
- Библиотека алгоритмов: Например, Shenzhou Vision AOI использует более 40 алгоритмов глубокого обучения для создания богатой библиотеки алгоритмов.
- Точное соответствие: Для различных типов компонентов и различных частей обнаружения выбирается наиболее подходящий алгоритм для обнаружения, чтобы повысить точность обнаружения сложных дефектов.
Вопрос 4: Ошибки, вызванные различиями в конструкции площадок и материалах
Описание производительности:
Когда размер площадки нестандартный или существуют различия в упаковке материала, компоненты позиционирования системы AOI могут быть неправильными, что приводит к ошибкам и влияет на ход производства и качество продукции.
Анализ причин:
Конструкция площадки не соответствует стандартам, а упаковка материала несовместима, что вызывает отклонения в предустановленном позиционировании параметров системы AOI и делает невозможным точное определение положения и состояния компонентов.
Решение:
Стандартизировать конструкцию площадки
На этапе проектирования процесса пайки убедитесь, что размеры площадки точно соответствуют размерам выводов компонента, избегайте симметричного расположения площадок, уменьшайте помехи от отражения и повышайте точность позиционирования.
Создать базу данных материалов
Записывать символы, цвет и другую характеристическую информацию материалов из разных партий. В процессе обнаружения параметры обнаружения динамически обновляются на основе информации о материале, чтобы система могла адаптироваться к изменениям в материалах.
Вопрос 5: Недостаточное техническое обслуживание оборудования и отклонения калибровки
Описание производительности:
После длительного использования оборудования, если оборудование устаревает (например, ослабление линз, ослабление источника света и т. д.) и не обслуживается вовремя, или если датчик начала координат не калибруется регулярно во время отладки, это приведет к снижению точности обнаружения и вызовет ошибки.
Анализ причин:
Техническое обслуживание оборудования является ключом к нормальной работе системы AOI. Старение оборудования или несвоевременная калибровка повлияют на производительность оборудования и точность обнаружения и могут привести к ошибкам.
Решение:
Разработать план технического обслуживания
Проводить ежемесячный комплексный осмотр и техническое обслуживание оборудования, включая очистку линз, проверку натяжения ремней, калибровку системы координат оборудования и т. д., чтобы убедиться, что все компоненты находятся в наилучшем состоянии.
Мониторинг состояния оборудования в режиме реального времени
С помощью профессиональных программных систем можно отслеживать в режиме реального времени ключевые параметры, такие как яркость источника света и разрешение камеры. Как только параметры станут ненормальными, будет выдано своевременное предупреждение, чтобы облегчить своевременное техническое обслуживание и настройку специалистами.
В заключение, решение проблемы ошибок при обнаружении AOI требует подходов с разных сторон. Комплексно контролируя качество изображения, программы обнаружения, внешние помехи, оптимизацию алгоритмов, а также техническое обслуживание и калибровку оборудования, предприятия могут эффективно снизить частоту ошибок, повысить точность и надежность обнаружения AOI и обеспечить более надежную гарантию качества для промышленного производства.
Надеемся, что вышеуказанные пять распространенных проблем и практические решения помогут всем в дальнейшем повысить точность и надежность AOI-инспекции и защитить промышленное производство.
Ваше сообщение должно содержать от 20 до 3000 символов!
