มีการตัดสินผิดพลาดเสมอในการตรวจสอบ AOI หรือไม่? ห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์
ในการผลิตทางอุตสาหกรรมในปัจจุบัน กระบวนการตรวจสอบที่แม่นยำมีความสำคัญอย่างยิ่ง และ AOI (Automatic Optical Inspection) ในฐานะเทคโนโลยีการตรวจสอบขั้นสูง มีบทบาทสำคัญอย่างยิ่ง
อย่างไรก็ตาม หลายองค์กรประสบปัญหาการตัดสินผิดพลาดทั้งหมดในการตรวจสอบ AOI ในการใช้งานจริง ซึ่งส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์อย่างไม่ต้องสงสัย เพื่อจุดประสงค์นี้ เราได้ทำการวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาทั่วไปห้าประการในการตรวจสอบ AOI และให้แนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์และใช้งานได้จริง เพื่อช่วยให้องค์กรต่างๆ เพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการตรวจสอบ
มีการตัดสินผิดพลาดเสมอในการตรวจสอบ AOI หรือไม่? ห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์
คำถามที่ 1: การแจ้งเตือนเท็จบ่อยครั้งในการตรวจจับตัวอักษร
คำอธิบายประสิทธิภาพ: ระบบระบุส่วนประกอบที่มีการพิมพ์/แกะสลักตัวอักษรที่มีคุณสมบัติเหมาะสมและการทำงานปกติว่าเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง ทำให้เกิดการแจ้งเตือนเท็จ
การวิเคราะห์สาเหตุ: เหตุผลพื้นฐานสำหรับอัตราการตัดสินผิดพลาดสูงของการตรวจจับตัวอักษร AOI อยู่ที่ความไม่เสถียรของภาพตัวอักษรของส่วนประกอบและความเป็นเอกลักษณ์ของมาตรฐานการตรวจจับ
ภาพตัวอักษรไม่เสถียร
ความแตกต่างของซัพพลายเออร์: ซัพพลายเออร์ที่แตกต่างกันใช้เทคนิคการพิมพ์/แกะสลักตัวอักษร หมึก/พารามิเตอร์เลเซอร์ ฯลฯ ที่แตกต่างกัน ซึ่งส่งผลให้ความลึกของสี ความหนา คอนทราสต์ ฯลฯ ของตัวอักษรไม่สอดคล้องกัน
ความผันผวนของกระบวนการ: ภายใต้ชุดและเงื่อนไขการผลิตที่แตกต่างกันจากซัพพลายเออร์รายเดียวกัน คุณภาพของการพิมพ์/แกะสลักตัวอักษรอาจผันผวนได้
การรบกวนจากสิ่งแวดล้อม: ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม เช่น ฝุ่น คราบ และการสะท้อนบนพื้นผิวของส่วนประกอบก็สามารถส่งผลกระทบต่อความชัดเจนและความยากในการจดจำภาพตัวอักษรได้เช่นกัน
มาตรฐานการทดสอบเป็นแบบเดี่ยว
ระบบ AOI แบบดั้งเดิม: โดยปกติแล้วจะใช้อัลกอริธึมการประมวลผลภาพแบบดั้งเดิมที่ใช้กฎ โดยอาศัยเทมเพลตตัวอักษรที่ตั้งไว้ล่วงหน้าและเกณฑ์คงที่สำหรับการเปรียบเทียบ และยากที่จะปรับให้เข้ากับความหลากหลายและความซับซ้อนของภาพตัวอักษร
ขาดความสามารถในการปรับตัว: ไม่สามารถปรับพารามิเตอร์การจดจำแบบไดนามิกตามคุณสมบัติของตัวอักษรที่แตกต่างกันและคุณภาพของภาพ ส่งผลให้อัตราการตัดสินผิดพลาดสูงอย่างต่อเนื่อง
วิธีแก้ไข:
เพื่อตอบสนองต่อปัญหาข้างต้น เทคโนโลยีการจดจำตัวอักษร OCR ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกและเทคโนโลยีแหล่งกำเนิดแสงแบบปรับได้สามารถนำมาใช้เพื่อเพิ่มความสามารถในการจดจำและการปรับตัวของระบบ AOI สำหรับภาพตัวอักษร
อัลกอริธึมการปรับให้เหมาะสม - อัลกอริธึม Deep Learning OCR
โดยการใช้อัลกอริธึมการจดจำตัวอักษร OCR ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึก เช่น อัลกอริธึมขั้นสูงที่ติดตั้งใน Shenzhou Vision AOI สามารถเรียนรู้จากข้อมูลภาพตัวอักษรจำนวนมาก ดึงคุณสมบัติของตัวอักษรโดยอัตโนมัติ และจดจำตัวอักษรที่มีแบบอักษร ขนาด สี และพื้นหลังที่แตกต่างกัน ซึ่งช่วยปรับปรุงความแม่นยำในการจดจำได้อย่างมีประสิทธิภาพ
แหล่งกำเนิดแสงแบบปรับได้
ตามกระบวนการพิมพ์/แกะสลักตัวอักษรของส่วนประกอบต่างๆ จะปรับพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น มุมของแหล่งกำเนิดแสง ความสว่าง และสีโดยอัตโนมัติ เพื่อปรับความคมชัดและคอนทราสต์ของภาพตัวอักษรให้เหมาะสมที่สุด โดยให้ภาพคุณภาพสูงสำหรับการจดจำ OCR
มีการตัดสินผิดพลาดเสมอในการตรวจสอบ AOI หรือไม่? ห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์
คำถามที่ 2: การตัดสินผิดพลาดที่เกิดจากการรบกวนจากแหล่งกำเนิดแสงและสิ่งแวดล้อม
แสงที่ไม่สม่ำเสมอ การเปลี่ยนแปลงบ่อยครั้งของแสงโดยรอบ และการตั้งค่าระดับความไวของอุปกรณ์ที่ไม่สมเหตุสมผล ล้วนนำไปสู่การลดลงของคุณภาพของภาพที่รวบรวม ซึ่งส่งผลกระทบต่อผลการตรวจจับของระบบ AOI และทำให้เกิดการตัดสินผิดพลาด
การวิเคราะห์สาเหตุ: แหล่งกำเนิดแสงและปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมส่งผลกระทบโดยตรงต่อคุณภาพของภาพ สภาพแสงที่ไม่สมเหตุสมผลและการตั้งค่าความไวของอุปกรณ์จะทำให้ภาพการตรวจจับไม่สามารถสะท้อนสถานะของส่วนประกอบได้อย่างแท้จริง
วิธีแก้ไข:
ปรับพารามิเตอร์แหล่งกำเนิดแสงแบบไดนามิก: พิจารณาคุณลักษณะการสะท้อนแสงของวัสดุอย่างเต็มที่ ตั้งค่าแหล่งกำเนิดแสงหลายมุม และผ่านการทดสอบและการปรับให้เหมาะสม ค้นหาชุดค่าผสมของมุมแสงที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้ได้คอนทราสต์และความคมชัดของภาพที่ดีที่สุด ในขณะเดียวกัน ปรับเทียบความสว่างของแหล่งกำเนิดแสงเป็นประจำเพื่อให้แน่ใจว่ามีการส่องสว่างที่เสถียร
สภาพแวดล้อมการตรวจจับแบบปิด: ติดตั้งแผ่นกั้นแสงในพื้นที่ตรวจจับเพื่อปิดกั้นการรบกวนจากแสงภายนอก สร้างสภาพแวดล้อมที่เป็นอิสระและมั่นคงสำหรับการตรวจจับ และรับประกันความเสถียรของคุณภาพของภาพ
มีการตัดสินผิดพลาดเสมอในการตรวจสอบ AOI หรือไม่? ห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์
คำถามที่ 3: พารามิเตอร์อัลกอริธึมถูกตั้งค่าเข้มงวดเกินไปหรือหลวมเกินไป
คำอธิบายปัญหา: ในระหว่างกระบวนการ AOI (Automatic Optical Inspection) หากการตั้งค่าเกณฑ์ในแบบจำลองอัลกอริธึมไม่ตรงกับมาตรฐานกระบวนการจริง ปัญหาต่อไปนี้จะเกิดขึ้น
การตรวจสอบพลาด: การตั้งค่าเกณฑ์หลวมเกินไป ส่งผลให้ไม่สามารถตรวจพบข้อบกพร่องร้ายแรงบางอย่าง ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงด้านคุณภาพ
การแจ้งเตือนเท็จ: เกณฑ์ถูกตั้งค่าเข้มงวดเกินไป ตัดสินข้อบกพร่องเล็กน้อยหรือความผันผวนตามปกติผิดพลาดว่าเป็นผลิตภัณฑ์ที่มีข้อบกพร่อง ซึ่งเพิ่มภาระงานของการประเมินซ้ำด้วยตนเองและลดประสิทธิภาพการผลิต
ตัวอย่างเช่น ยกตัวอย่างการตรวจจับการชดเชยข้อต่อบัดกรี หากเกณฑ์เปอร์เซ็นต์การชดเชยถูกตั้งค่าเข้มงวดเกินไป ข้อต่อบัดกรีบางส่วนที่มีการชดเชยเล็กน้อยแต่มีการทำงานปกติอาจถูกตัดสินว่าเป็นข้อบกพร่อง ในทางกลับกัน หากเกณฑ์ถูกตั้งค่าหลวมเกินไป อาจนำไปสู่การตรวจจับข้อต่อบัดกรีที่ชดเชยอย่างรุนแรงบางส่วนพลาดไป ซึ่งส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์
การวิเคราะห์สาเหตุ: สาเหตุพื้นฐานของปัญหาข้างต้นอยู่ที่เหตุผลของการตั้งค่าพารามิเตอร์อัลกอริธึมและข้อจำกัดของอัลกอริธึมเอง
การตั้งค่าพารามิเตอร์ไม่สมเหตุสมผล
การตั้งค่าพารามิเตอร์เกณฑ์ในแบบจำลองอัลกอริธึมขาดพื้นฐานทางวิทยาศาสตร์และไม่ได้ปรับเปลี่ยนร่วมกับมาตรฐานกระบวนการจริง ส่งผลให้เกิดการตัดการเชื่อมต่อระหว่างผลการตรวจจับและสถานการณ์การผลิตจริง
ข้อจำกัดของอัลกอริธึม
อัลกอริธึมเดียวทำได้ยากที่จะตอบสนองความต้องการในการตรวจจับของส่วนประกอบต่างๆ และประเภทข้อบกพร่องต่างๆ และยังยากที่จะสร้างสมดุลระหว่างความแม่นยำและประสิทธิภาพในการตรวจจับ
วิธีแก้ไข:
เพื่อตอบสนองต่อปัญหาข้างต้น กลยุทธ์ในการดีบักอัลกอริธึมเป็นระยะและการรวมอัลกอริธึมหลายรายการสามารถนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับและการปรับตัวของระบบ AOI
ดีบักอัลกอริธึมเป็นระยะ
ระยะเริ่มต้น: ลดเกณฑ์ลงอย่างเหมาะสม เพิ่มอัตราการตรวจจับข้อบกพร่อง และหลีกเลี่ยงการตรวจจับพลาด
ระยะการปรับให้เหมาะสม: ค่อยๆ ทำให้เกณฑ์เข้มงวดขึ้น ตรวจสอบและปรับให้เหมาะสมผ่านข้อมูลตัวอย่างจำนวนมาก ลดผลบวกปลอม และหาจุดสมดุลที่ดีที่สุด
ใช้อัลกอริธึมหลายรายการ
ไลบรารีอัลกอริธึม: ตัวอย่างเช่น Shenzhou Vision AOI ได้นำอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกมากกว่า 40 รายการมาใช้เพื่อสร้างไลบรารีอัลกอริธึมที่หลากหลาย
การจับคู่ที่แม่นยำ: สำหรับส่วนประกอบประเภทต่างๆ และชิ้นส่วนการตรวจจับที่แตกต่างกัน จะมีการเลือกอัลกอริธึมที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการตรวจจับเพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจจับข้อบกพร่องที่ซับซ้อน
คำถามที่ 4: การตัดสินผิดพลาดที่เกิดจากความแตกต่างในการออกแบบแผ่นรองและวัสดุ
คำอธิบายประสิทธิภาพ: เมื่อขนาดแผ่นรองไม่ได้มาตรฐานหรือมีความแตกต่างในการบรรจุภัณฑ์วัสดุ ตำแหน่งส่วนประกอบของระบบ AOI อาจไม่ถูกต้อง ทำให้เกิดการตัดสินผิดพลาดและส่งผลกระทบต่อความคืบหน้าในการผลิตและคุณภาพของผลิตภัณฑ์
การวิเคราะห์สาเหตุ: การออกแบบแผ่นรองไม่เป็นไปตามมาตรฐาน และบรรจุภัณฑ์วัสดุไม่สอดคล้องกัน ซึ่งทำให้เกิดความเบี่ยงเบนในการวางตำแหน่งพารามิเตอร์ที่ตั้งไว้ล่วงหน้าของระบบ AOI และทำให้ไม่สามารถระบุตำแหน่งและสถานะของส่วนประกอบได้อย่างแม่นยำ
วิธีแก้ไข:
มาตรฐานการออกแบบแผ่นรอง: ในระหว่างขั้นตอนการออกแบบกระบวนการบัดกรี ตรวจสอบให้แน่ใจว่าขนาดแผ่นรองตรงกับพินของส่วนประกอบอย่างแม่นยำ หลีกเลี่ยงการจัดเรียงแผ่นรองแบบสมมาตร ลดการรบกวนจากการสะท้อน และเพิ่มความแม่นยำในการวางตำแหน่ง
สร้างฐานข้อมูลวัสดุ: บันทึกตัวอักษร สี และข้อมูลลักษณะอื่นๆ ของวัสดุจากชุดต่างๆ ในระหว่างกระบวนการตรวจจับ พารามิเตอร์การตรวจจับจะได้รับการอัปเดตแบบไดนามิกตามข้อมูลวัสดุเพื่อให้ระบบสามารถปรับให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของวัสดุได้
คำถามที่ 5: การบำรุงรักษาอุปกรณ์ไม่เพียงพอและความเบี่ยงเบนในการสอบเทียบ
คำอธิบายประสิทธิภาพ: หลังจากใช้งานอุปกรณ์เป็นเวลานาน หากฮาร์ดแวร์มีอายุ (เช่น เลนส์หลวม การลดทอนแหล่งกำเนิดแสง ฯลฯ) และไม่ได้รับการบำรุงรักษาตามเวลา หรือหากเซ็นเซอร์ต้นกำเนิดไม่ได้รับการสอบเทียบเป็นประจำในระหว่างการดีบัก จะนำไปสู่การลดลงของความแม่นยำในการตรวจจับและทำให้เกิดการตัดสินผิดพลาด
การวิเคราะห์สาเหตุ: การบำรุงรักษาอุปกรณ์เป็นกุญแจสำคัญในการทำงานปกติของระบบ AOI ฮาร์ดแวร์ที่มีอายุหรือการไม่สามารถสอบเทียบได้ทันท่วงทีจะส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพของอุปกรณ์และความแม่นยำในการตรวจจับ และอาจนำไปสู่การตัดสินผิดพลาด
วิธีแก้ไข:
พัฒนากำหนดการบำรุงรักษา: ดำเนินการตรวจสอบและบำรุงรักษาอุปกรณ์อย่างครอบคลุมทุกเดือน รวมถึงการทำความสะอาดเลนส์ การตรวจสอบความตึงของสายพาน การสอบเทียบระบบพิกัดอุปกรณ์ ฯลฯ เพื่อให้แน่ใจว่าส่วนประกอบทั้งหมดอยู่ในสภาพที่ดีที่สุด
การตรวจสอบสถานะอุปกรณ์แบบเรียลไทม์: ด้วยความช่วยเหลือของระบบซอฟต์แวร์ระดับมืออาชีพ พารามิเตอร์สำคัญ เช่น ความสว่างของแหล่งกำเนิดแสงและความละเอียดของกล้อง สามารถตรวจสอบได้แบบเรียลไทม์ เมื่อพารามิเตอร์ผิดปกติ จะมีการออกคำเตือนในเวลาที่เหมาะสมเพื่ออำนวยความสะดวกในการบำรุงรักษาและการปรับเปลี่ยนของช่างเทคนิคในเวลาที่เหมาะสม
มีการตัดสินผิดพลาดเสมอในการตรวจสอบ AOI หรือไม่? ห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์
โดยสรุป การแก้ปัญหาการตัดสินผิดพลาดในการตรวจจับ AOI ต้องใช้วิธีการจากหลายด้าน โดยการควบคุมคุณภาพของภาพ โปรแกรมการตรวจจับ การรบกวนจากภายนอก การปรับอัลกอริธึมให้เหมาะสม รวมถึงการบำรุงรักษาและการสอบเทียบอุปกรณ์อย่างครอบคลุม องค์กรต่างๆ สามารถลดอัตราการตัดสินผิดพลาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพิ่มความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการตรวจจับ AOI และให้การประกันคุณภาพที่ทรงพลังยิ่งขึ้นสำหรับการผลิตทางอุตสาหกรรม
หวังว่าห้าปัญหาทั่วไปและแนวทางแก้ไขที่เป็นประโยชน์ข้างต้นจะช่วยให้ทุกคนปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของการตรวจสอบ AOI และปกป้องการผลิตทางอุตสาหกรรมต่อไปได้
