¿Siempre hay errores de juicio en las inspecciones AOI? Cinco problemas comunes y soluciones prácticas
En la producción industrial actual, el proceso de inspección preciso es de vital importancia, y la AOI (Inspección Óptica Automática), como una tecnología de inspección avanzada, juega un papel indispensable.
Sin embargo, muchas empresas se encuentran con el problema del juicio erróneo total en la inspección AOI en aplicaciones prácticas, lo que sin duda afecta la eficiencia de la producción y la calidad del producto. Con este fin, hemos realizado un análisis en profundidad de los cinco problemas comunes en la inspección AOI y proporcionado soluciones prácticas y realistas para ayudar a las empresas a mejorar la precisión y fiabilidad de la inspección.
Pregunta 1: Falsas alarmas frecuentes en la detección de caracteres
Descripción del rendimiento:
El sistema determina que los componentes con impresión/grabado de caracteres calificados y función normal son productos defectuosos, lo que desencadena falsas alarmas.
Análisis de la causa:
La razón fundamental de la alta tasa de juicios erróneos en la detección de caracteres AOI radica en la inestabilidad de las imágenes de los caracteres de los componentes y la singularidad de los estándares de detección
La imagen del carácter es inestable
- Diferencias de proveedores: Diferentes proveedores utilizan diferentes técnicas de impresión/grabado de caracteres, parámetros de tinta/láser, etc., lo que resulta en una profundidad de color, grosor, contraste, etc. inconsistentes de los caracteres.
- Fluctuación del proceso: Bajo diferentes lotes y condiciones de producción del mismo proveedor, la calidad de la impresión/grabado de caracteres también puede fluctuar.
- Interferencia ambiental: Factores ambientales como el polvo, las manchas y los reflejos en la superficie de los componentes también pueden afectar la claridad y la dificultad de reconocimiento de las imágenes de los caracteres.
El estándar de prueba es único.
- Sistemas AOI tradicionales: Por lo general, adoptan algoritmos de procesamiento de imágenes tradicionales basados en reglas, que se basan en plantillas de caracteres preestablecidas y umbrales fijos para la comparación, y son difíciles de adaptar a la diversidad y complejidad de las imágenes de caracteres.
- Falta de capacidad de adaptación: Incapaz de ajustar dinámicamente los parámetros de reconocimiento en función de las diferentes características de los caracteres y la calidad de la imagen, lo que resulta en una tasa de juicios erróneos persistentemente alta.
Solución:
En respuesta a los problemas anteriores, se puede adoptar la tecnología de reconocimiento de caracteres OCR basada en el aprendizaje profundo y la tecnología de fuente de luz adaptativa para mejorar la capacidad de reconocimiento y la adaptabilidad del sistema AOI para las imágenes de caracteres
Algoritmo de optimización - Algoritmo OCR de aprendizaje profundo
Al adoptar algoritmos de reconocimiento de caracteres OCR basados en el aprendizaje profundo, como los algoritmos avanzados equipados en Shenzhou Vision AOI, puede aprender de datos masivos de imágenes de caracteres, extraer automáticamente las características de los caracteres y reconocer caracteres de diferentes fuentes, tamaños, colores y fondos, mejorando eficazmente la precisión del reconocimiento.
Fuente de luz adaptativa
De acuerdo con los procesos de impresión/grabado de caracteres de diferentes componentes, ajusta automáticamente parámetros como el ángulo de la fuente de luz, el brillo y el color para optimizar la claridad y el contraste de las imágenes de los caracteres, proporcionando una entrada de imagen de alta calidad para el reconocimiento OCR.
Pregunta 2: Juicio erróneo causado por la interferencia de las fuentes de luz y el entorno
La iluminación desigual, los cambios frecuentes en la luz ambiental y la configuración irrazonable del nivel de sensibilidad del dispositivo pueden provocar una disminución en la calidad de las imágenes recopiladas, lo que afecta los resultados de detección del sistema AOI y causa juicios erróneos.
Análisis de la causa:
La fuente de luz y los factores ambientales afectan directamente la calidad de la imagen. Las condiciones de iluminación irrazonables y la configuración de la sensibilidad del equipo harán que las imágenes de detección no reflejen verdaderamente el estado de los componentes.
Solución:
Ajustar dinámicamente los parámetros de la fuente de luz
Considere completamente las características reflectantes del material, configure fuentes de luz de múltiples ángulos y, a través de pruebas y optimización, encuentre la combinación de ángulos de luz más adecuada para lograr el mejor contraste y claridad de la imagen. Mientras tanto, calibre el brillo de la fuente de luz regularmente para garantizar una iluminación estable.
Entorno de detección cerrado
Instale un protector de luz en el área de detección para bloquear la interferencia de la luz externa, creando un entorno independiente y estable para la detección y garantizando la estabilidad de la calidad de la imagen.
Pregunta 3: Los parámetros del algoritmo están configurados demasiado estrictamente o demasiado libremente
Descripción del problema:
Durante el proceso de AOI (Inspección Óptica Automática), si la configuración del umbral en el modelo de algoritmo no coincide con los estándares del proceso real, ocurrirán los siguientes problemas
- Inspección fallida: La configuración del umbral es demasiado flexible, lo que resulta en que no se detecten algunos defectos graves, lo que plantea riesgos de calidad.
- Falsa alarma: El umbral está configurado demasiado estrictamente, juzgando erróneamente algunos defectos menores o fluctuaciones normales como productos defectuosos, lo que aumenta la carga de trabajo de la reevaluación manual y reduce la eficiencia de la producción.
Por ejemplo, tome la detección del desplazamiento de la junta de soldadura como ejemplo. Si el umbral de porcentaje de desplazamiento se establece demasiado estrictamente, algunas juntas de soldadura con un ligero desplazamiento pero una función normal pueden ser juzgadas como defectuosas. Por el contrario, si el umbral se establece demasiado libremente, puede llevar a la detección fallida de algunas juntas de soldadura severamente desplazadas, lo que afecta la fiabilidad del producto.
Análisis de la causa:
La causa fundamental de los problemas anteriores radica en la racionalidad de la configuración de los parámetros del algoritmo y las limitaciones del propio algoritmo
La configuración de los parámetros es irrazonable
- La configuración del parámetro de umbral en el modelo de algoritmo carece de base científica y no se ha ajustado en combinación con los estándares del proceso real, lo que resulta en la desconexión entre los resultados de la detección y la situación real de la producción.
Limitaciones del algoritmo
- Un solo algoritmo es difícil de cumplir con los requisitos de detección de varios componentes y varios tipos de defectos, y también es difícil equilibrar la precisión y la eficiencia de la detección.
Solución:
En respuesta a los problemas anteriores, se puede adoptar la estrategia de depuración del algoritmo por etapas y la integración de múltiples algoritmos para mejorar la precisión y la adaptabilidad de la detección del sistema AOI
Depurar el algoritmo por etapas
- Etapa inicial: Bajar apropiadamente el umbral, aumentar la tasa de detección de defectos y evitar detecciones fallidas.
- Etapa de optimización: Ajustar gradualmente el umbral, verificar y optimizar a través de una gran cantidad de datos de muestra, reducir los falsos positivos y encontrar el mejor punto de equilibrio.
Adoptar múltiples algoritmos
- Biblioteca de algoritmos: Por ejemplo, Shenzhou Vision AOI ha adoptado más de 40 algoritmos de aprendizaje profundo para construir una rica biblioteca de algoritmos.
- Coincidencia precisa: Para diferentes tipos de componentes y diferentes partes de detección, se selecciona el algoritmo más adecuado para la detección para mejorar la precisión de la detección de defectos complejos.
Pregunta 4: Juicio erróneo causado por diferencias en el diseño de la almohadilla y los materiales
Descripción del rendimiento:
Cuando el tamaño de la almohadilla no es estándar o existen diferencias en el embalaje del material, los componentes de posicionamiento del sistema AOI pueden ser incorrectos, lo que lleva a juicios erróneos y afecta el progreso de la producción y la calidad del producto.
Análisis de la causa:
El diseño de la almohadilla no cumple con los estándares y el embalaje del material es inconsistente, lo que causa desviaciones en el posicionamiento de parámetros preestablecidos del sistema AOI y hace imposible identificar con precisión la posición y el estado de los componentes.
Solución:
Estandarizar el diseño de la almohadilla
Durante la etapa de diseño del proceso de soldadura, asegúrese de que las dimensiones de la almohadilla coincidan precisamente con las de los pines de los componentes, evite la disposición simétrica de las almohadillas, reduzca la interferencia de reflexión y mejore la precisión de posicionamiento.
Establecer una base de datos de materiales
Registre el carácter, el color y otra información característica de los materiales de diferentes lotes. Durante el proceso de detección, los parámetros de detección se actualizan dinámicamente en función de la información del material para permitir que el sistema se adapte a los cambios en los materiales.
Pregunta 5: Mantenimiento insuficiente del equipo y desviaciones de calibración
Descripción del rendimiento:
Después del uso a largo plazo del equipo, si el hardware envejece (como lentes sueltas, atenuación de la fuente de luz, etc.) y no se mantiene a tiempo, o si el sensor de origen no se calibra regularmente durante la depuración, esto conducirá a una disminución en la precisión de la detección y causará juicios erróneos.
Análisis de la causa:
El mantenimiento del equipo es la clave para el funcionamiento normal del sistema AOI. El envejecimiento del hardware o la falta de calibración de manera oportuna afectarán el rendimiento del equipo y la precisión de la detección, y pueden conducir a juicios erróneos.
Solución:
Desarrollar un plan de mantenimiento
Realice una inspección y mantenimiento mensual completo del equipo, incluida la limpieza de las lentes, la comprobación de la tensión de las correas, la calibración del sistema de coordenadas del equipo, etc., para garantizar que todos los componentes estén en las mejores condiciones.
Monitoreo en tiempo real del estado del equipo
Con la ayuda de sistemas de software profesionales, los parámetros clave, como el brillo de la fuente de luz y la resolución de la cámara, se pueden monitorear en tiempo real. Una vez que los parámetros son anormales, se emitirá una advertencia oportuna para facilitar el mantenimiento y ajuste oportunos por parte de los técnicos.
En conclusión, la solución al problema de los juicios erróneos en la detección AOI requiere enfoques desde múltiples aspectos. Al controlar de forma integral la calidad de la imagen, los programas de detección, la interferencia externa, la optimización del algoritmo, así como el mantenimiento y la calibración del equipo, las empresas pueden reducir eficazmente la tasa de juicios erróneos, mejorar la precisión y fiabilidad de la detección AOI y proporcionar una garantía de calidad más potente para la producción industrial.
Se espera que los cinco problemas comunes y las soluciones prácticas anteriores puedan ayudar a todos a mejorar aún más la precisión y fiabilidad de la inspección AOI y salvaguardar la producción industrial.
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