Có phải luôn có những đánh giá sai trong các cuộc kiểm tra AOI?

AOI có luôn có những đánh giá sai sót không? Năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế

Trong sản xuất công nghiệp hiện nay, quy trình kiểm tra chính xác có tầm quan trọng sống còn và AOI (Kiểm tra quang học tự động), với tư cách là một công nghệ kiểm tra tiên tiến, đóng một vai trò không thể thiếu.

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp gặp phải vấn đề đánh giá sai sót hoàn toàn trong kiểm tra AOI trong các ứng dụng thực tế, điều này chắc chắn ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm. Để đạt được mục tiêu này, chúng tôi đã tiến hành phân tích chuyên sâu về năm vấn đề thường gặp trong kiểm tra AOI và cung cấp các giải pháp thực tế và thiết thực để giúp các doanh nghiệp nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của việc kiểm tra.

AOI có luôn có những đánh giá sai sót không? Năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế

Câu hỏi 1: Báo động giả thường xuyên trong phát hiện ký tự

Mô tả hiệu suất: Hệ thống xác định các linh kiện có in/khắc ký tự đạt chuẩn và hoạt động bình thường là sản phẩm bị lỗi, gây ra báo động giả.

Phân tích nguyên nhân: Nguyên nhân cơ bản của tỷ lệ đánh giá sai sót cao trong phát hiện ký tự AOI nằm ở sự không ổn định của hình ảnh ký tự linh kiện và tính đơn lẻ của các tiêu chuẩn phát hiện

Hình ảnh ký tự không ổn định
Sự khác biệt của nhà cung cấp: Các nhà cung cấp khác nhau sử dụng các kỹ thuật in/khắc ký tự, thông số mực/laser khác nhau, v.v., dẫn đến độ sâu màu, độ dày, độ tương phản, v.v. không nhất quán của các ký tự.

Sự dao động của quy trình: Trong các lô và điều kiện sản xuất khác nhau từ cùng một nhà cung cấp, chất lượng in/khắc ký tự cũng có thể dao động.

Sự can thiệp của môi trường: Các yếu tố môi trường như bụi, vết bẩn và phản xạ trên bề mặt linh kiện cũng có thể ảnh hưởng đến độ rõ nét và độ khó nhận dạng của hình ảnh ký tự.

Tiêu chuẩn kiểm tra là duy nhất.

Hệ thống AOI truyền thống: Chúng thường áp dụng các thuật toán xử lý hình ảnh truyền thống dựa trên quy tắc, dựa vào các mẫu ký tự được thiết lập sẵn và các ngưỡng cố định để so sánh và khó thích ứng với sự đa dạng và phức tạp của hình ảnh ký tự.

Thiếu khả năng thích ứng: Không thể điều chỉnh động các thông số nhận dạng dựa trên các tính năng ký tự và chất lượng hình ảnh khác nhau, dẫn đến tỷ lệ đánh giá sai sót cao liên tục.

Giải pháp:

Để giải quyết các vấn đề trên, có thể áp dụng công nghệ nhận dạng ký tự OCR dựa trên học sâu và công nghệ nguồn sáng thích ứng để tăng cường khả năng nhận dạng và khả năng thích ứng của hệ thống AOI đối với hình ảnh ký tự

Thuật toán tối ưu hóa - Thuật toán OCR học sâu

Bằng cách áp dụng các thuật toán nhận dạng ký tự OCR dựa trên học sâu, chẳng hạn như các thuật toán tiên tiến được trang bị trong Shenzhou Vision AOI, nó có thể học hỏi từ dữ liệu hình ảnh ký tự khổng lồ, tự động trích xuất các tính năng ký tự và nhận dạng các ký tự có phông chữ, kích thước, màu sắc và nền khác nhau, cải thiện hiệu quả độ chính xác nhận dạng.

Nguồn sáng thích ứng

Theo quy trình in/khắc ký tự của các linh kiện khác nhau, nó tự động điều chỉnh các thông số như góc nguồn sáng, độ sáng và màu sắc để tối ưu hóa độ rõ nét và độ tương phản của hình ảnh ký tự, cung cấp đầu vào hình ảnh chất lượng cao cho nhận dạng OCR.

AOI có luôn có những đánh giá sai sót không? Năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế

Câu hỏi 2: Đánh giá sai do sự can thiệp từ nguồn sáng và môi trường

Ánh sáng không đồng đều, sự thay đổi thường xuyên của ánh sáng xung quanh và cài đặt không hợp lý mức độ nhạy của thiết bị đều có thể dẫn đến sự suy giảm chất lượng của hình ảnh được thu thập, từ đó ảnh hưởng đến kết quả phát hiện của hệ thống AOI và gây ra đánh giá sai.

Phân tích nguyên nhân: Nguồn sáng và các yếu tố môi trường ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng hình ảnh. Điều kiện ánh sáng không hợp lý và cài đặt độ nhạy của thiết bị sẽ khiến hình ảnh phát hiện không thể phản ánh đúng tình trạng của các linh kiện.

Giải pháp:

Điều chỉnh động các thông số nguồn sáng: Xem xét đầy đủ các đặc tính phản xạ của vật liệu, thiết lập nhiều góc nguồn sáng và thông qua thử nghiệm và tối ưu hóa, tìm ra sự kết hợp góc ánh sáng phù hợp nhất để đạt được độ tương phản và độ rõ nét hình ảnh tốt nhất. Trong khi đó, hiệu chỉnh độ sáng của nguồn sáng thường xuyên để đảm bảo chiếu sáng ổn định.

Môi trường phát hiện kín: Lắp đặt tấm chắn sáng trong khu vực phát hiện để chặn sự can thiệp của ánh sáng bên ngoài, tạo ra một môi trường độc lập và ổn định để phát hiện và đảm bảo sự ổn định của chất lượng hình ảnh.

AOI có luôn có những đánh giá sai sót không? Năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế

Câu hỏi 3: Các thông số thuật toán được thiết lập quá nghiêm ngặt hoặc quá lỏng lẻo

Mô tả vấn đề: Trong quá trình AOI (Kiểm tra quang học tự động), nếu các cài đặt ngưỡng trong mô hình thuật toán không khớp với các tiêu chuẩn quy trình thực tế, các vấn đề sau sẽ xảy ra

Kiểm tra bị bỏ sót: Cài đặt ngưỡng quá lỏng lẻo, dẫn đến một số khuyết tật nghiêm trọng không được phát hiện, gây ra các rủi ro về chất lượng.

Báo động giả: Ngưỡng được thiết lập quá nghiêm ngặt, đánh giá sai một số khuyết tật nhỏ hoặc dao động bình thường là sản phẩm bị lỗi, làm tăng khối lượng công việc đánh giá lại thủ công và giảm hiệu quả sản xuất.

Ví dụ, lấy việc phát hiện độ lệch mối hàn làm ví dụ. Nếu ngưỡng phần trăm độ lệch được thiết lập quá nghiêm ngặt, một số mối hàn có độ lệch nhẹ nhưng hoạt động bình thường có thể bị đánh giá là bị lỗi. Ngược lại, nếu ngưỡng được thiết lập quá lỏng lẻo, nó có thể dẫn đến việc bỏ sót việc phát hiện một số mối hàn bị lệch nghiêm trọng, ảnh hưởng đến độ tin cậy của sản phẩm.

Phân tích nguyên nhân: Nguyên nhân cơ bản của các vấn đề trên nằm ở tính hợp lý của cài đặt thông số thuật toán và những hạn chế của bản thân thuật toán

Việc thiết lập thông số là không hợp lý

Việc thiết lập thông số ngưỡng trong mô hình thuật toán thiếu cơ sở khoa học và chưa được điều chỉnh kết hợp với các tiêu chuẩn quy trình thực tế, dẫn đến sự ngắt kết nối giữa kết quả phát hiện và tình hình sản xuất thực tế.

Những hạn chế của thuật toán

Một thuật toán duy nhất khó có thể đáp ứng các yêu cầu phát hiện của các linh kiện khác nhau và các loại khuyết tật khác nhau, đồng thời cũng khó cân bằng độ chính xác và hiệu quả phát hiện.

Giải pháp:

Để giải quyết các vấn đề trên, có thể áp dụng chiến lược gỡ lỗi thuật toán theo giai đoạn và tích hợp nhiều thuật toán để cải thiện độ chính xác và khả năng thích ứng của hệ thống AOI

Gỡ lỗi thuật toán theo giai đoạn

Giai đoạn đầu: Hạ thấp ngưỡng một cách thích hợp, tăng tỷ lệ phát hiện khuyết tật và tránh bỏ sót phát hiện.

Giai đoạn tối ưu hóa: Siết chặt dần ngưỡng, xác minh và tối ưu hóa thông qua một lượng lớn dữ liệu mẫu, giảm số lượng dương tính giả và tìm ra điểm cân bằng tốt nhất.

Áp dụng nhiều thuật toán

Thư viện thuật toán: Ví dụ, Shenzhou Vision AOI đã áp dụng hơn 40 thuật toán học sâu để xây dựng một thư viện thuật toán phong phú.

Kết hợp chính xác: Đối với các loại linh kiện khác nhau và các bộ phận phát hiện khác nhau, thuật toán phù hợp nhất được chọn để phát hiện nhằm cải thiện độ chính xác phát hiện các khuyết tật phức tạp.

Câu hỏi 4: Đánh giá sai do sự khác biệt trong thiết kế và vật liệu của miếng đệm

Mô tả hiệu suất: Khi kích thước miếng đệm không đạt chuẩn hoặc có sự khác biệt trong bao bì vật liệu, các linh kiện định vị của hệ thống AOI có thể không chính xác, dẫn đến đánh giá sai và ảnh hưởng đến tiến độ sản xuất và chất lượng sản phẩm.

Phân tích nguyên nhân: Thiết kế miếng đệm không đáp ứng các tiêu chuẩn và bao bì vật liệu không nhất quán, gây ra sai lệch trong việc định vị thông số đặt trước của hệ thống AOI và khiến nó không thể xác định chính xác vị trí và trạng thái của các linh kiện.

Giải pháp:

Tiêu chuẩn hóa thiết kế miếng đệm: Trong giai đoạn thiết kế quy trình hàn, đảm bảo rằng kích thước miếng đệm khớp chính xác với các chân linh kiện, tránh sắp xếp đối xứng của miếng đệm, giảm nhiễu phản xạ và tăng cường độ chính xác định vị.

Thiết lập cơ sở dữ liệu vật liệu: Ghi lại ký tự, màu sắc và thông tin đặc trưng khác của vật liệu từ các lô khác nhau. Trong quá trình phát hiện, các thông số phát hiện được cập nhật động dựa trên thông tin vật liệu để cho phép hệ thống thích ứng với những thay đổi của vật liệu.

Câu hỏi 5: Thiếu bảo trì thiết bị và sai lệch hiệu chuẩn

Mô tả hiệu suất: Sau thời gian dài sử dụng thiết bị, nếu phần cứng bị lão hóa (chẳng hạn như ống kính lỏng lẻo, suy giảm nguồn sáng, v.v.) và không được bảo trì kịp thời hoặc nếu cảm biến gốc không được hiệu chuẩn thường xuyên trong quá trình gỡ lỗi, nó sẽ dẫn đến sự suy giảm độ chính xác phát hiện và gây ra đánh giá sai.

Phân tích nguyên nhân: Bảo trì thiết bị là chìa khóa cho hoạt động bình thường của hệ thống AOI. Phần cứng bị lão hóa hoặc không hiệu chuẩn kịp thời sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất thiết bị và độ chính xác phát hiện và có thể dẫn đến đánh giá sai.

Giải pháp:

Xây dựng kế hoạch bảo trì: Tiến hành kiểm tra và bảo trì toàn diện hàng tháng cho thiết bị, bao gồm làm sạch ống kính, kiểm tra độ căng của dây đai, hiệu chuẩn hệ tọa độ thiết bị, v.v., để đảm bảo rằng tất cả các linh kiện đều ở trong tình trạng tốt nhất.

Giám sát trạng thái thiết bị theo thời gian thực: Với sự trợ giúp của các hệ thống phần mềm chuyên nghiệp, các thông số chính như độ sáng nguồn sáng và độ phân giải camera có thể được giám sát theo thời gian thực. Khi các thông số bất thường, một cảnh báo kịp thời sẽ được đưa ra để tạo điều kiện cho các kỹ thuật viên bảo trì và điều chỉnh kịp thời.

AOI có luôn có những đánh giá sai sót không? Năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế

Tóm lại, việc giải quyết vấn đề đánh giá sai trong phát hiện AOI đòi hỏi các phương pháp từ nhiều khía cạnh. Bằng cách kiểm soát toàn diện chất lượng hình ảnh, chương trình phát hiện, nhiễu bên ngoài, tối ưu hóa thuật toán, cũng như bảo trì và hiệu chuẩn thiết bị, các doanh nghiệp có thể giảm hiệu quả tỷ lệ đánh giá sai, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của phát hiện AOI và cung cấp sự đảm bảo chất lượng mạnh mẽ hơn cho sản xuất công nghiệp.

Hy vọng rằng năm vấn đề thường gặp và các giải pháp thực tế trên có thể giúp mọi người cải thiện hơn nữa độ chính xác và độ tin cậy của việc kiểm tra AOI và bảo vệ sản xuất công nghiệp.