AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?
Günümüz endüstriyel üretiminde, hassas denetim süreci hayati önem taşımaktadır ve AOI (Automatik Optik Denetim), gelişmiş bir denetim teknolojisi olarak vazgeçilmez bir rol oynamaktadır.
Bununla birlikte, birçok işletme, pratik uygulamalarda AOI denetimi sırasında, kuşkusuz üretim verimliliğini ve ürün kalitesini etkileyen tamamen yanlış değerlendirme sorunu ile karşılaşıyor. we have conducted an in-depth analysis of the five common problems in AOI inspection and provided practical and practical solutions to help enterprises enhance the accuracy and reliability of inspection.
Soru 1: Karakter tespitinde sık sık sahte alarmlar
Performans açıklaması:
Sistem, nitelikli karakter baskı/çizimi ve normal işlevi olan bileşenleri, yanlış alarmları tetikleyen, hatalı ürünler olarak belirler.
Sebep analizi:
AOI karakteri tespitinin yüksek yanlış değerlendirme oranının temel nedeni, bileşen karakter görüntülerinin istikrarsızlığı ve tespit standartlarının benzersizliğidir.
Karakter görüntüsü dengesiz.
- Tedarikçi farklılıkları: Farklı tedarikçiler farklı karakter baskı / gravür teknikleri, mürekkep / lazer parametreleri vb. kullanır, bu da tutarlı olmayan renk derinliği, kalınlığı, kontrastı vb.Karakterlerin.
- Süreç dalgalanması: Aynı tedarikçiden farklı partiler ve üretim koşulları altında, karakter baskı/çizim kalitesi de dalgalanma gösterebilir.
- Çevre müdahalesi: Toz, lekeler ve bileşenlerin yüzeyinde yansımalar gibi çevresel faktörler de karakter görüntülerinin netliğini ve tanıma zorluğunu etkileyebilir.
Test standardı tek.
- Geleneksel AOI sistemleri: Genellikle önceden belirlenmiş karakter şablonlarına ve karşılaştırma için sabit eşiğe dayanan, kurallara dayalı geleneksel görüntü işleme algoritmalarını benimserler.ve karakter görüntülerinin çeşitliliğine ve karmaşıklığına uyum sağlamak zordur.
- Adaptasyon yeteneğinin eksikliği: Farklı karakter özelliklerine ve görüntü kalitesine göre tanıma parametrelerini dinamik olarak ayarlayamamak, bu da sürekli olarak yüksek bir yanlış yargılama oranına neden olur.
Çözüm:
Yukarıdaki sorunlara yanıt olarak, OCR character recognition technology based on deep learning and adaptive light source technology can be adopted to enhance the recognition ability and adaptability of the AOI system for character images
Optimizasyon algoritması - Derin Öğrenme OCR algoritması
Shenzhou Vision AOI'de donanımlı gelişmiş algoritmalar gibi derin öğrenmeye dayalı OCR karakter tanıma algoritmalarını benimseyerek, devasa karakter görüntüsü verilerinden öğrenebilir,Karakter özelliklerini otomatik olarak çıkarır, ve farklı yazı tipleri, boyutları, renkleri ve arka planları olan karakterleri tanıyabilir ve tanıma doğruluğunu etkili bir şekilde geliştirebilir.
Adaptatif ışık kaynağı
Farklı bileşenlerin karakter baskı / gravür işlemlerine göre, otomatik olarak ışık kaynağı açısı, parlaklık,ve karakter görüntülerinin netliğini ve kontrastını optimize etmek için renk, OCR tanıma için yüksek kaliteli görüntü girişi sağlar.
Soru 2: Işık kaynaklarının ve çevrenin müdahalesinden kaynaklanan yanlış değerlendirme
Düzensiz aydınlatma, çevresel ışığın sık değişiklikleri ve cihazın duyarlılık seviyesinin makul olmayan ayarları toplanan görüntülerin kalitesinin düşmesine neden olabilir.Bu nedenle AOI sisteminin tespit sonuçlarını etkileyen ve yanlış yargılamalara neden olan.
Sebep analizi:
Işık kaynağı ve çevresel faktörler görüntü kalitesini doğrudan etkiler.Mantıksız aydınlatma koşulları ve ekipman hassasiyeti Ayarlar, algılama görüntülerinin bileşenlerin durumunu doğru bir şekilde yansıtamamasına neden olur..
Çözüm:
Işık kaynağı parametrelerini dinamik olarak ayarlayın
Malzemenin yansıtıcı özelliklerini tam olarak göz önünde bulundurun, çok açılı ışık kaynakları kurun ve test ve optimizasyon yoluyla,En iyi görüntü kontrastını ve berraklığını elde etmek için en uygun ışık açıları kombinasyonunu bulunBu arada, sabit aydınlatmayı sağlamak için ışık kaynağının parlaklığını düzenli olarak kalibre edin.
Kapalı algılama ortamı
Dış ışık müdahalelerini engellemek için algılama alanına bir ışık kalkanı yerleştirin, algılama için bağımsız ve istikrarlı bir ortam oluşturun ve görüntü kalitesinin istikrarını sağlayın.
Soru 3: Algoritma parametreleri çok sıkı veya çok gevşek ayarlanmıştır
Sorun açıklaması:
AOI (Automatic Optical Inspection) işlemi sırasında, algoritma modelindeki eşik ayarları gerçek süreç standartlarına uymuyorsa, aşağıdaki sorunlar ortaya çıkacaktır:
- Kontrol eksikliği: Sınır ayarlaması çok gevşek, bu da bazı ciddi kusurların tespit edilmemesiyle sonuçlanır ve kalite riskleri doğurur.
- Yanlış alarm: Sınır çok sıkı belirlenmiş, bazı küçük kusurlar veya normal dalgalanmalar kusurlu ürünler olarak yanlış değerlendirilmiştir.El yeniden değerlendirme iş yükünü artırmak ve üretim verimliliğini azaltmak.
Örneğin, örneğin lehimli eklemlerin kaydırılmasını tespit edin.Bazı kaynak eklemleri hafif bir şekilde kaydırılmış ancak normal işlevsel olarak kusurlu olarak değerlendirilebilir.Aksine, eşiğin çok gevşek ayarlanması, ürünün güvenilirliğini etkileyen bazı sert olarak kaydırılmış leylek eklemlerinin tespit edilmemesine neden olabilir.
Sebep analizi:
Yukarıdaki sorunların temel nedeni algoritma parametresi ayarlarının rasyonelliğinde ve algoritmanın kendi sınırlamalarında yatıyor
Parametreler mantıksız.
- Algoritma modelindeki eşik parametre ayarının bilimsel bir temeli yoktur ve gerçek süreç standartlarıyla birlikte ayarlanmamıştır.tespit sonuçları ile gerçek üretim durumu arasındaki bağlantıyı kesen.
Algoritmanın sınırlamaları
- Tek bir algoritma, çeşitli bileşenlerin ve çeşitli kusur türlerinin algılama gereksinimlerini karşılamak zor ve ayrıca algılama doğruluğu ve verimliliğini dengelemek de zordur.
Çözüm:
Yukarıdaki sorunlara yanıt olarak,AOI sisteminin algılama doğruluğunu ve uyarlanabilirliğini artırmak için aşamalı hata ayıklama algoritması stratejisi ve birden fazla algoritmanın entegrasyonu uygulanabilir.
Algorithm'i aşama aşama düzelt
- Başlangıç aşaması: Sınırı uygun şekilde düşürmek, kusur tespit oranını artırmak ve kaçırılan tespitlerden kaçınmak.
- Optimize aşaması: Sınırı yavaş yavaş sıkıştırın, büyük miktarda örnek verilerle doğrulayın ve optimize edin, yanlış pozitifleri azaltın ve en iyi denge noktasını bulun.
Çoklu algoritmalar kullanın
- Algoritma kütüphanesi: Örneğin, Shenzhou Vision AOI, zengin bir algoritma kütüphanesi oluşturmak için 40'tan fazla derin öğrenme algoritması benimsemiştir.
- Kesin eşleşme: Farklı bileşen türleri ve farklı algılama parçaları için, karmaşık kusurların tespit doğruluğunu artırmak için en uygun algoritma tespit için seçilir.
Soru 4: Yastık tasarımı ve malzemelerindeki farklılıklardan kaynaklanan yanlış değerlendirme
Performans açıklaması:
Yatay boyutu standart olmadığında veya malzeme ambalajında farklılıklar olduğunda, AOI sisteminin konumlandırma bileşenleri yanlış olabilir.Yanlış değerlendirmeye yol açan ve üretim ilerlemesini ve ürün kalitesini etkileyen.
Sebep analizi:
Yastık tasarımı standartlara uymuyor ve malzeme ambalajı tutarsız.AOI sisteminin önceden ayarlanmış parametrelerinin konumlandırılmasında sapmalara neden olan ve bileşenlerin konumunu ve durumunu doğru bir şekilde belirlemeyi imkansız kılan.
Çözüm:
Standartlaştırma Yataklık tasarımı
Lehimleme sürecinin tasarım aşamasında, bant boyutlarının bileşen iğneleri ile tam olarak eşleştiğinden emin olun, bantların simetrik düzenlenmesini önleyin, yansıma müdahalelerini azaltın,ve konumlandırma doğruluğunu artırmak.
Bir malzeme veritabanı oluştur
Farklı partilerden malzemelerin karakterini, rengini ve diğer karakteristik bilgileri kaydet.algılama parametreleri, sistemin malzemelerde meydana gelen değişikliklere adapte olmasını sağlamak için malzeme bilgileri temelinde dinamik olarak güncellenir..
Soru 5: Yetersiz ekipman bakımı ve kalibrasyon sapmaları
Performans açıklaması:
Ekipmanın uzun süreli kullanımından sonra, donanım yaşlanırsa (örneğin gevşek lensler, ışık kaynağının zayıflaması vb.) ve zamanında bakım yapılmazsa,veya kaynak sensörü hata ayıklama sırasında düzenli olarak kalibre edilmezse, algılama doğruluğunda bir düşüşe yol açacak ve yanlış yargıya neden olacak.
Sebep analizi:
Ekipmanın bakımı, AOI sisteminin normal çalışmasının anahtarıdır. Donanımların yaşlanması veya zamanında kalibre edilmemesi, ekipmanın performansını ve algılama doğruluğunu etkileyecektir.ve yanlış yargıya yol açabilir.
Çözüm:
Bir bakım planı hazırlayın
Aygıtların kapsamlı bir aylık denetimi ve bakımı yapmak, lensleri temizlemek, kemerlerin gerilmesini kontrol etmek, ekipman koordinat sistemini kalibre etmek vb.Tüm bileşenlerin en iyi durumda olmasını sağlamak için.
Ekipmanın durumunun gerçek zamanlı izlenmesi
Profesyonel yazılım sistemlerinin yardımıyla, ışık kaynağı parlaklığı ve kamera çözünürlüğü gibi önemli parametreler gerçek zamanlı olarak izlenebilir.teknisyenlerin zamanında bakım ve ayarlamasını kolaylaştırmak için zamanında bir uyarı verilecektir..
Sonuç olarak, AOI tespitinde yanlış yargılama sorununu çözmek, çok yönlü yaklaşımlar gerektirir.Algoritma optimizasyonu, ekipman bakımı ve kalibrasyonu ile birlikte, işletmeler yanlış değerlendirme oranını etkili bir şekilde azaltabilir, AOI tespitinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırabilir,ve endüstriyel üretim için daha güçlü bir kalite güvencesi sağlar.
Yukarıdaki beş ortak sorunun ve pratik çözümün herkesin AOI denetimini daha da doğru ve güvenilir hale getirmesine ve endüstriyel üretimi korumasına yardımcı olacağı umuluyor.
Mesajınız 20-3.000 karakter arasında olmalıdır!
