AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?

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.

AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?

Soru 1: Karakter tespitinde sık sık sahte alarmlar

Performans açıklaması: Sistem, kalifiye edilmiş karakter baskı/çizimi ve normal işlevi olan bileşenleri hatalı ürünler olarak belirler ve yanlış alarmları tetikler.

Sebep analizi: AOI karakter tespitinde yüksek yanlış yargılama oranının temel nedeni bileşen karakter görüntülerinin istikrarsızlığı ve algılama standartlarının tekil olmasıdır.

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 çıkar, 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.

AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?

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.

Neden 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 kaynaklarını ayarlayın 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 müdahalesini engellemek için algılama alanına bir ışık kalkanı yerleştirin.Görüntü kalitesi için bağımsız ve istikrarlı bir ortam oluşturmak ve görüntü kalitesinin istikrarını sağlamak.

AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?

Soru 3: Algoritma parametreleri çok sıkı veya çok gevşek ayarlanmıştır

Sorun açıklaması: AOI (Automatic Optical Inspection) süreci sırasında, algoritma modelindeki eşiğ ayarları gerçek süreç standartlarına uymadıysa,Aşağıdaki sorunlar ortaya çıkacak:

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.

Algoritmayı 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: Yastık boyutu standart değilse veya malzeme ambalajında farklılıklar varsa, 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:

Pad tasarımını standartlaştırın: Lehimleme işlemi tasarım aşamasında, pad boyutlarının bileşen iğneleri ile tam olarak eşleştiğinden emin olun, padların simetrik düzenlenmesini önleyin,yansıma müdahalelerini azaltmak, ve konumlandırma doğruluğunu arttırır.

Bir malzeme veritabanı oluşturmak: Farklı partilerden malzemelerin karakterini, rengini ve diğer karakteristik bilgileri kaydetmek.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 kaynağı 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, ekipmanların performansını ve algılama doğruluğunu etkiler., ve yanlış yargıya yol açabilir.

Çözüm:

Bir bakım planı geliştirin: Lensleri temizlemek, kemerlerin gerilmesini kontrol etmek de dahil olmak üzere ekipmanın her ay kapsamlı bir denetimi ve bakımını gerçekleştirin.Ekipmanın koordinat sisteminin kalibrasyonu, vb., tüm bileşenlerin en iyi durumda olmasını sağlamak için.

Ekipmanın durumunun gerçek zamanlı izlenmesi: Profesyonel yazılım sistemlerinin yardımıyla, ışık kaynağının parlaklığı ve kamera çözünürlüğü gibi önemli parametreler gerçek zamanlı olarak izlenebilir.Parametreler anormal olduğunda, teknisyenlerin zamanında bakım ve ayarlamasını kolaylaştırmak için zamanında bir uyarı verilecektir.

AOI denetimlerinde her zaman yanlış değerlendirmeler oluyor mu?

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.