Geleneksel algoritmalardan derin öğrenmeye kadar, akıllı AOI görme denetimi nasıl uygulanır?

Son yıllarda, yapay zekanın gelişimi büyük adımlar atmış ve teknolojinin sürekli ilerlemesi ve uygulama senaryolarının sürekli genişlemesiyle birlikte, endüstriyel görsel denetim alanına giderek nüfuz etmiştir; Daha yüksek hesaplama verimliliğine ve daha yüksek tespit oranına sahip derin öğrenme yapay zeka algoritması ortaya çıkmış, bu da karmaşık özellikleri tespit edemeyen geleneksel algoritmaların eksikliklerini telafi etmiş ve işletme üretiminin kalitesini ve zekasını daha büyük ölçüde gerçekleştirmiştir.

Derin Öğrenme, makine öğreniminin önemli bir dalıdır. Esas olarak, insan beyninin bilgiyi analiz etme ve işleme şeklini taklit eder, makineleri bu örnekler arasındaki ortak kalıpları öğrenmeye, verilerdeki özellikleri ve ifadeleri içeren bir derin öğrenme modeli çizmeye ve verilerden girişten çıkışa eşleme ilişkisini otomatik olarak öğrenmeye eğitir. Gelecekte elde edilen bilgilerin hızlı bir şekilde sınıflandırılmasına yardımcı olur.

Derin öğrenme algoritmasına dayalı olarak, şirket bağımsız olarak yeni bir görsel AOI tespit ekipmanı geliştirdi. Geleneksel tespit yöntemine dayanarak, yapay zeka derin öğrenme algoritması, geleneksel manuel çerçeve hata ayıklama adımlarını atlayarak AOI'nin yardımcı programlamasını gerçekleştirdi, bu da programlama sürecini büyük ölçüde basitleştirdi; Aynı zamanda, farklı lehim bağlantı noktalarını ve çeşitli kaynak sorunlarını doğru bir şekilde konumlandırıp sınıflandırabilen ve ayrıca bileşenler üzerindeki karakterleri tespit edebilen, bulanıklık veya ışıktan kaynaklanan paraziti ortadan kaldırabilen ve karakterleri doğru bir şekilde tanımlayabilen daha akıllı bir tespit yeteneğine sahiptir.

Jingtuo AOI görsel denetim ekipmanı diyagramı

Şimdi SMT, THT ve diğer proses üretim hatlarında yaygın olarak kullanılmaktadır.

SMT üretim hattı

THT üretim hattı

Derin öğrenme algoritmasının yardımıyla, farklı resim verilerinin içe aktarılmasıyla yapay zeka modeli eğitilir ve ölçülen nesnenin konumu her tespitte doğru bir şekilde belirlenir ve ölçülen nesne eğitim verilerine göre otomatik olarak sınıflandırılabilir.

Otomatik lehim bağlantı noktası tanımlama

Yapay zeka derin öğrenme algoritması aracılığıyla, kusurun karakteristik bilgileri tanımlanır ve tespit edilen nesnenin problem türü doğru bir şekilde değerlendirilir.

Kaynak sorunlarının akıllı tanımlanması

OCR (Optik Karakter Tanıma) Karakter tespiti, derin öğrenmeyi kullanan bir tespit şeklidir ve endüstriyel dünyada karakter tanıma, görüntülerden metin çıkarma ile ilgili bir makine görüşü görevidir. Önceden eğitilmiş yazı tipi kitaplığına sahip Jintuo AOI görsel denetim ekipmanı, resim bilgilerini hızlı bir şekilde tanımlar.

OCR karakter tanıma

İnceleme sürecinde, derin öğrenme sistemi, AOI test sonuçlarının ikinci bir incelemesini gerçekleştirebilir, manuel incelemedeki hataları etkili bir şekilde önleyebilir ve kalite istikrarsızlığına yol açabilir, manuel inceleme iş yükünü azaltabilir ve üretim hattının doğrudan geçiş oranını %5-10 artırabilir.

Akıllı inceleme diyagramı

AOI vizyon denetim ekipmanında derin öğrenme algoritmasının tanıtılmasından bu yana, üretim verimliliği ve denetim esnekliği etkili bir şekilde iyileştirildi; Görsel denetimin yenilikçi gelişimi, lityum piller, tüketici elektroniği, otomobiller, havacılık ve diğer alanların akıllı üretime gelişimini teşvik etti. Gelecekte, Jingtuo, pazar trendlerine ve ihtiyaçlarına uygun ürünler piyasaya sürecek ve imalat endüstrisinin otomasyonuna ve akıllı yükseltilmesine yardımcı olmak için en son teknolojilere odaklanmaya devam edecektir.