Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

In de huidige industriële productie is het nauwkeurige inspectieproces van vitaal belang en speelt AOI (Automatic Optical Inspection) als geavanceerde inspectietechnologie een onmisbare rol.

Veel ondernemingen worden echter in de praktijk geconfronteerd met het probleem van een totaal onjuiste beoordeling bij AOI-inspecties, wat ongetwijfeld de productie-efficiëntie en de productkwaliteit beïnvloedt. 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.

Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

Vraag 1: Frequente valse alarmen bij karakterdetectie

Prestatieomschrijving: het systeem bepaalt dat onderdelen met gekwalificeerde tekendruk/gravering en normale functie als defecte producten functioneren, waardoor valse alarmen worden geactiveerd.

Oorsprongsanalyse: De fundamentele reden voor het hoge percentage onjuiste beoordelingen bij de detectie van AOI-kenmerken ligt in de instabiliteit van de onderdelen van de karakterbeelden en de singulariteit van de detectiestandaarden.

Het karakterbeeld is onstabiel.
Verschillen tussen leveranciers: Verschillende leveranciers gebruiken verschillende tekenteknieken, inkt- en laserparameters, enz., wat resulteert in onverenigbare kleurdiepte, dikte, contrast, enz.van de tekens.

Processchommelingen: onder verschillende partijen en productieomstandigheden van dezelfde leverancier kan ook de kwaliteit van het tekenschrift/graveren schommelen.

Milieueffecten: Milieueffecten zoals stof, vlekken en reflecties op het oppervlak van onderdelen kunnen ook van invloed zijn op de helderheid en de moeilijkheid om tekens te herkennen.

De teststandaard is één.

Traditionele AOI-systemen: ze gebruiken meestal op regels gebaseerde traditionele beeldverwerkingsalgoritmen, die gebaseerd zijn op vooraf ingestelde tekensjablonen en vaste drempelwaarden voor vergelijking,en zijn moeilijk aan te passen aan de diversiteit en complexiteit van karakterbeelden.

Gebrek aan aanpassingsvermogen: Onmogelijkheid om de herkenningsparameters dynamisch aan te passen op basis van verschillende karakterkenmerken en beeldkwaliteit, wat resulteert in een aanhoudend hoog percentage verkeerde beoordelingen.

Oplossing

In reactie op de bovenstaande problemen, 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

Optimalisatiealgoritme - OCR-algoritme voor deep learning

Door gebruik te maken van OCR-karakterherkenningsalgoritmes gebaseerd op deep learning, zoals de geavanceerde algoritmen die zijn uitgerust met Shenzhou Vision AOI, kan het leren van enorme gegevens over karakterbeelden,automatisch karakterkenmerken extraheren, en tekens van verschillende lettertypen, maten, kleuren en achtergronden herkennen, waardoor de herkenning nauwkeurig wordt verbeterd.

Adaptieve lichtbron

Volgens de tekens afdrukken/graveren processen van verschillende componenten, het automatisch aan te passen parameters zoals de lichtbron hoek, helderheid,en kleur om de helderheid en het contrast van de karakters te optimaliseren, die een beeldinvoer van hoge kwaliteit biedt voor OCR-herkenning.

Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

Vraag 2: Verkeerde beoordeling als gevolg van interferentie van lichtbronnen en van het milieu

Onregelmatige verlichting, frequente veranderingen in omgevingslicht en onredelijke instellingen van het gevoeligheidsgraad van het apparaat kunnen allemaal leiden tot een afname van de kwaliteit van de verzamelde beelden,de resultaten van de opsporing van het AOI-systeem beïnvloeden en een onjuiste beoordeling veroorzaken.

Oorzaaksanalyse: Lichtbron en omgevingsfactoren hebben een directe invloed op de beeldkwaliteit.Onredelijke lichtomstandigheden en gevoeligheid van de apparatuur Instellingen die ervoor zorgen dat de detectiebeelden de toestand van de onderdelen niet volledig weergeven.

Oplossing

Dynamisch aanpassen van de lichtbronparameters: ten volle rekening houden met de reflecterende eigenschappen van het materiaal, instellen van meerhoekige lichtbronnen, en door middel van testen en optimalisatie,de meest geschikte combinatie van lichthoeken vinden om het beste beeldcontrast en de beste helderheid te bereikenIn de tussentijd moet u de helderheid van de lichtbron regelmatig kalibreren om een stabiele verlichting te garanderen.

Gesloten detectieomgeving: installeer een lichtschild in het detectiegebied om externe lichtinterferentie te blokkeren.het creëren van een onafhankelijke en stabiele omgeving voor detectie en het waarborgen van de stabiliteit van de beeldkwaliteit.

Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

Vraag 3: De algoritmeparameters zijn te strikt of te los ingesteld

Beschrijving van het probleem: tijdens het AOI-proces (Automatic Optical Inspection), indien de drempelwaarden in het algoritmemodel niet overeenkomen met de werkelijke procesnormen,de volgende problemen zullen optreden

Een gemiste inspectie: de drempelwaarde wordt te los ingesteld, waardoor sommige ernstige gebreken niet worden ontdekt en kwaliteitsrisico's ontstaan.

Valse alarmering: de drempel is te strikt vastgesteld, waardoor sommige kleine gebreken of normale schommelingen verkeerd worden beoordeeld als defecte producten,Verhoging van de werkdruk bij handmatige herbeoordeling en vermindering van de productie-efficiëntie.

Bijvoorbeeld de detectie van verplaatsing van soldeerslijm als voorbeeld.sommige soldeerslijmen met een lichte verschuiving, maar een normale werking, kunnen als defect worden beschouwdOmgekeerd kan het, indien de drempel te los wordt ingesteld, leiden tot het niet detecteren van sommige sterk verplaatste soldeerslijpen, wat de betrouwbaarheid van het product beïnvloedt.

Oorzaaksanalyse: De fundamentele oorzaak van bovenstaande problemen ligt in de rationaliteit van de algoritmeparameterinstellingen en de beperkingen van het algoritme zelf

De parameterinstelling is onredelijk.

De limietparameterinstelling in het algoritmemodel heeft geen wetenschappelijke basis en is niet aangepast in combinatie met de werkelijke procesnormen,die resulteert in het ontkoppelen van de resultaten van de opsporing en de werkelijke productiesituatie.

Beperkingen van het algoritme

Een enkel algoritme is moeilijk om te voldoen aan de detectievereisten van verschillende componenten en verschillende soorten defecten, en het is ook moeilijk om de detectie nauwkeurigheid en efficiëntie in evenwicht te brengen.

Oplossing

In reactie op de bovenstaande problemen,de strategie van een gefaseerd debuggingsalgoritme en de integratie van meerdere algoritmen kunnen worden toegepast om de detectie nauwkeurigheid en aanpassingsvermogen van het AOI-systeem te verbeteren;

Debug het algoritme in fasen

Initieel stadium: de drempel naar behoren verlagen, het detectiepercentage van defecten vergroten en gemiste detecties voorkomen.

Optimalisatiestadium: de drempel geleidelijk aan vergroten, door middel van een grote hoeveelheid steekproefgegevens verifiëren en optimaliseren, valse positieven verminderen en het beste balanspunt vinden.

Meerdere algoritmen toepassen

Algorithmenbibliotheek: Shenzhou Vision AOI heeft bijvoorbeeld meer dan 40 deep learning-algoritmen aangenomen om een rijke algoritmenbibliotheek op te bouwen.

Precieze matching: voor verschillende soorten componenten en verschillende detectieonderdelen wordt het meest geschikte detectiealgoritme geselecteerd om de nauwkeurigheid van de detectie van complexe defecten te verbeteren.

Vraag 4: Verkeerde beoordeling als gevolg van verschillen in padontwerp en materialen

Prestatieomschrijving: wanneer de padgrootte niet standaard is of er verschillen zijn in materiaalverpakking, kunnen de plaatsingsonderdelen van het AOI-systeem onjuist zijn,die tot een onjuiste beoordeling leiden en van invloed zijn op de voortgang van de productie en de productkwaliteit.

Oorsprongsanalyse: het ontwerp van het pad voldoet niet aan de normen en de verpakking van het materiaal is inconsistent.die afwijkingen veroorzaakt in de vooraf ingestelde parameterpositionering van het AOI-systeem en het onmogelijk maakt de positie en status van de onderdelen nauwkeurig te identificeren.

Oplossing

Standaardiseren van het padontwerp: tijdens de ontwerpfase van het soldeerproces moet ervoor worden gezorgd dat de afmetingen van de pads precies overeenkomen met die van de componentenpenen, een symmetrische rangschikking van de pads moet worden vermeden,vermindering van de weerkaatsing, en verbeteren van de positioneringsnauwkeurigheid.

Een materiaaldatabank opzetten: het karakter, de kleur en andere kenmerkende informatie van materialen uit verschillende partijen registreren.de detectieparameters worden dynamisch bijgewerkt op basis van de materiaalinformatie om het systeem aan te passen aan de veranderingen in de materialen;.

Vraag 5: Onvoldoende onderhoud van de apparatuur en afwijkingen van de kalibratie

Prestatiebeschrijving: na langdurig gebruik van de apparatuur, indien de hardware veroudert (zoals losse lenzen, verzwakking van de lichtbron, enz.) en niet tijdig wordt onderhouden,of als de oorsprongssensor niet regelmatig wordt gekalibreerd tijdens het debuggen, zal dit leiden tot een afname van de detectie nauwkeurigheid en veroorzaken een verkeerd oordeel.

Oorsprongsanalyse: Onderhoud van de apparatuur is essentieel voor de normale werking van het AOI-systeem.Veroudering van de hardware of niet tijdig kalibreren zal van invloed zijn op de prestaties van de apparatuur en de nauwkeurigheid van de detectie, en kan leiden tot een verkeerd oordeel.

Oplossing

Een onderhoudsplan opstellen: een uitgebreide maandelijkse inspectie en onderhoud van de apparatuur uitvoeren, met inbegrip van het reinigen van de lenzen, het controleren van de spanning van de riemen,kalibreren van het coördinatensysteem van de apparatuur, enz., om ervoor te zorgen dat alle onderdelen in de beste staat zijn.

Real-time monitoring van de status van de apparatuur: met behulp van professionele softwaresystemen kunnen belangrijke parameters zoals de helderheid van de lichtbron en de resolutie van de camera in realtime worden gecontroleerd.Zodra de parameters abnormaal zijn, zal een tijdige waarschuwing worden afgegeven om het tijdig onderhoud en de aanpassing door de technici te vergemakkelijken.

Zijn er bij AOI-inspecties altijd onjuiste beoordelingen?

Tot slot vereist het oplossen van het probleem van onjuiste beoordelingen bij AOI-detectie benaderingen vanuit meerdere aspecten.algoritme optimalisatie, evenals het onderhoud en de kalibratie van de apparatuur, kunnen ondernemingen het aantal onjuiste beoordelingen effectief verminderen, de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van de AOI-detectie verbeteren,De Commissie heeft de Commissie verzocht om een verslag uit te brengen over de resultaten van de onderzoeksprocedure..

Het is te hopen dat de bovengenoemde vijf gemeenschappelijke problemen en praktische oplossingen iedereen kunnen helpen de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van AOI-inspecties verder te verbeteren en de industriële productie te beschermen.