Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

Nella produzione industriale odierna, il processo di ispezione preciso è di vitale importanza e l'AOI (Automatic Optical Inspection), in quanto tecnologia di ispezione avanzata, svolge un ruolo indispensabile.

Tuttavia, molte aziende incontrano il problema della valutazione errata totale nell'ispezione AOI nelle applicazioni pratiche, il che influisce senza dubbio sull'efficienza della produzione e sulla qualità del prodotto. A tal fine, abbiamo condotto un'analisi approfondita dei cinque problemi comuni nell'ispezione AOI e fornito soluzioni pratiche e pratiche per aiutare le aziende a migliorare l'accuratezza e l'affidabilità dell'ispezione.

Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

Domanda 1: Falsi allarmi frequenti nel rilevamento dei caratteri

Descrizione delle prestazioni: Il sistema determina che i componenti con stampa/incisione di caratteri qualificati e funzione normale sono prodotti difettosi, attivando falsi allarmi.

Analisi delle cause: La ragione fondamentale dell'elevato tasso di errore di valutazione del rilevamento dei caratteri AOI risiede nell'instabilità delle immagini dei caratteri dei componenti e nella singolarità degli standard di rilevamento

L'immagine del carattere è instabile
Differenze tra fornitori: Fornitori diversi utilizzano tecniche di stampa/incisione di caratteri, parametri di inchiostro/laser diversi, ecc., che si traducono in profondità di colore, spessore, contrasto, ecc. incoerenti dei caratteri.

Fluttuazione del processo: In lotti e condizioni di produzione diversi dallo stesso fornitore, anche la qualità della stampa/incisione dei caratteri può fluttuare.

Interferenza ambientale: Fattori ambientali come polvere, macchie e riflessi sulla superficie dei componenti possono anche influire sulla chiarezza e sulla difficoltà di riconoscimento delle immagini dei caratteri.

Lo standard di test è singolo.

Sistemi AOI tradizionali: Di solito adottano algoritmi di elaborazione delle immagini tradizionali basati su regole, basandosi su modelli di caratteri preimpostati e soglie fisse per il confronto, e sono difficili da adattare alla diversità e alla complessità delle immagini dei caratteri.

Mancanza di capacità di adattamento: Impossibile regolare dinamicamente i parametri di riconoscimento in base a diverse caratteristiche dei caratteri e alla qualità dell'immagine, con conseguente tasso di errore di valutazione persistentemente elevato.

Soluzione:

In risposta ai problemi di cui sopra, è possibile adottare la tecnologia di riconoscimento dei caratteri OCR basata sull'apprendimento profondo e la tecnologia della sorgente luminosa adattiva per migliorare la capacità di riconoscimento e l'adattabilità del sistema AOI per le immagini dei caratteri

Algoritmo di ottimizzazione - Algoritmo OCR di Deep Learning

Adottando algoritmi di riconoscimento dei caratteri OCR basati sull'apprendimento profondo, come gli algoritmi avanzati equipaggiati in Shenzhou Vision AOI, è possibile apprendere da enormi dati di immagini di caratteri, estrarre automaticamente le caratteristiche dei caratteri e riconoscere caratteri di diversi tipi di carattere, dimensioni, colori e sfondi, migliorando efficacemente l'accuratezza del riconoscimento.

Sorgente luminosa adattiva

In base ai processi di stampa/incisione dei caratteri di diversi componenti, regola automaticamente parametri come l'angolo della sorgente luminosa, la luminosità e il colore per ottimizzare la chiarezza e il contrasto delle immagini dei caratteri, fornendo input di immagini di alta qualità per il riconoscimento OCR.

Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

Domanda 2: Errore di valutazione causato da interferenze da sorgenti luminose e dall'ambiente

Illuminazione irregolare, frequenti cambiamenti di luce ambientale e impostazioni irragionevoli del livello di sensibilità del dispositivo possono tutti portare a un calo della qualità delle immagini raccolte, influenzando così i risultati del rilevamento del sistema AOI e causando errori di valutazione.

Analisi delle cause: La sorgente luminosa e i fattori ambientali influenzano direttamente la qualità dell'immagine. Condizioni di illuminazione irragionevoli e impostazioni della sensibilità dell'apparecchiatura faranno sì che le immagini di rilevamento non riflettano veramente lo stato dei componenti.

Soluzione:

Regolare dinamicamente i parametri della sorgente luminosa: Considerare appieno le caratteristiche riflettenti del materiale, impostare sorgenti luminose multi-angolo e, attraverso test e ottimizzazione, trovare la combinazione più adatta di angoli di luce per ottenere il miglior contrasto e chiarezza dell'immagine. Nel frattempo, calibrare regolarmente la luminosità della sorgente luminosa per garantire un'illuminazione stabile.

Ambiente di rilevamento chiuso: Installare uno schermo luminoso nell'area di rilevamento per bloccare le interferenze luminose esterne, creando un ambiente indipendente e stabile per il rilevamento e garantendo la stabilità della qualità dell'immagine.

Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

Domanda 3: I parametri dell'algoritmo sono impostati in modo troppo rigoroso o troppo lasco

Descrizione del problema: Durante il processo AOI (Automatic Optical Inspection), se le impostazioni di soglia nel modello dell'algoritmo non corrispondono agli standard di processo effettivi, si verificheranno i seguenti problemi

Ispezione mancata: L'impostazione della soglia è troppo lasca, con conseguente mancato rilevamento di alcuni difetti gravi, che comportano rischi per la qualità.

Falso allarme: La soglia è impostata in modo troppo rigoroso, valutando erroneamente alcuni difetti minori o fluttuazioni normali come prodotti difettosi, aumentando il carico di lavoro della rivalutazione manuale e riducendo l'efficienza della produzione.

Ad esempio, prendiamo come esempio il rilevamento dello spostamento dei giunti di saldatura. Se la soglia percentuale di spostamento è impostata in modo troppo rigoroso, alcuni giunti di saldatura con un leggero spostamento ma una funzione normale potrebbero essere giudicati difettosi. Al contrario, se la soglia è impostata in modo troppo lasco, potrebbe portare al mancato rilevamento di alcuni giunti di saldatura gravemente spostati, compromettendo l'affidabilità del prodotto.

Analisi delle cause: La causa fondamentale dei problemi di cui sopra risiede nella razionalità delle impostazioni dei parametri dell'algoritmo e nei limiti dell'algoritmo stesso

L'impostazione dei parametri non è ragionevole

L'impostazione dei parametri di soglia nel modello dell'algoritmo manca di una base scientifica e non è stata regolata in combinazione con gli standard di processo effettivi, con conseguente disconnessione tra i risultati del rilevamento e la situazione di produzione effettiva.

Limitazioni dell'algoritmo

Un singolo algoritmo è difficile da soddisfare i requisiti di rilevamento di vari componenti e vari tipi di difetti, ed è anche difficile bilanciare l'accuratezza e l'efficienza del rilevamento.

Soluzione:

In risposta ai problemi di cui sopra, è possibile adottare la strategia di debug dell'algoritmo per fasi e l'integrazione di più algoritmi per migliorare l'accuratezza e l'adattabilità del rilevamento del sistema AOI

Eseguire il debug dell'algoritmo per fasi

Fase iniziale: Abbassare opportunamente la soglia, aumentare il tasso di rilevamento dei difetti ed evitare rilevamenti mancati.

Fase di ottimizzazione: Stringere gradualmente la soglia, verificare e ottimizzare attraverso una grande quantità di dati di esempio, ridurre i falsi positivi e trovare il punto di equilibrio migliore.

Adottare più algoritmi

Libreria di algoritmi: Ad esempio, Shenzhou Vision AOI ha adottato oltre 40 algoritmi di apprendimento profondo per costruire una ricca libreria di algoritmi.

Corrispondenza precisa: Per diversi tipi di componenti e diverse parti di rilevamento, viene selezionato l'algoritmo più adatto per il rilevamento per migliorare l'accuratezza del rilevamento di difetti complessi.

Domanda 4: Errore di valutazione causato da differenze nel design e nei materiali dei pad

Descrizione delle prestazioni: Quando le dimensioni del pad non sono standard o ci sono differenze nell'imballaggio dei materiali, i componenti di posizionamento del sistema AOI potrebbero essere errati, portando a errori di valutazione e influenzando l'avanzamento della produzione e la qualità del prodotto.

Analisi delle cause: Il design del pad non soddisfa gli standard e l'imballaggio del materiale è incoerente, il che causa deviazioni nel posizionamento dei parametri preimpostati del sistema AOI e rende impossibile identificare con precisione la posizione e lo stato dei componenti.

Soluzione:

Standardizzare il design del pad: Durante la fase di progettazione del processo di saldatura, assicurarsi che le dimensioni del pad corrispondano con precisione a quelle dei pin dei componenti, evitare la disposizione simmetrica dei pad, ridurre le interferenze di riflessione e migliorare la precisione del posizionamento.

Stabilire un database dei materiali: Registrare il carattere, il colore e altre informazioni caratteristiche dei materiali di diversi lotti. Durante il processo di rilevamento, i parametri di rilevamento vengono aggiornati dinamicamente in base alle informazioni sul materiale per consentire al sistema di adattarsi alle variazioni dei materiali.

Domanda 5: Manutenzione insufficiente delle apparecchiature e deviazioni di calibrazione

Descrizione delle prestazioni: Dopo un uso prolungato dell'apparecchiatura, se l'hardware invecchia (come lenti allentate, attenuazione della sorgente luminosa, ecc.) e non viene mantenuto in tempo, o se il sensore di origine non viene calibrato regolarmente durante il debug, ciò porterà a una diminuzione dell'accuratezza del rilevamento e causerà errori di valutazione.

Analisi delle cause: La manutenzione delle apparecchiature è la chiave per il normale funzionamento del sistema AOI. L'invecchiamento dell'hardware o la mancata calibrazione in modo tempestivo influiranno sulle prestazioni delle apparecchiature e sull'accuratezza del rilevamento e potrebbero portare a errori di valutazione.

Soluzione:

Sviluppare un piano di manutenzione: Condurre un'ispezione e una manutenzione mensile complete dell'apparecchiatura, inclusa la pulizia delle lenti, il controllo della tensione delle cinghie, la calibrazione del sistema di coordinate dell'apparecchiatura, ecc., per garantire che tutti i componenti siano nelle migliori condizioni.

Monitoraggio in tempo reale dello stato dell'apparecchiatura: Con l'aiuto di sistemi software professionali, i parametri chiave come la luminosità della sorgente luminosa e la risoluzione della fotocamera possono essere monitorati in tempo reale. Una volta che i parametri sono anomali, verrà emesso un avviso tempestivo per facilitare la manutenzione e la regolazione tempestive da parte dei tecnici.

Ci sono sempre errori di valutazione nelle ispezioni AOI? Cinque problemi comuni e soluzioni pratiche

In conclusione, risolvere il problema degli errori di valutazione nel rilevamento AOI richiede approcci da molteplici aspetti. Controllando in modo completo la qualità dell'immagine, i programmi di rilevamento, le interferenze esterne, l'ottimizzazione degli algoritmi, nonché la manutenzione e la calibrazione delle apparecchiature, le aziende possono ridurre efficacemente il tasso di errore di valutazione, migliorare l'accuratezza e l'affidabilità del rilevamento AOI e fornire un'assicurazione di qualità più potente per la produzione industriale.

Si spera che i cinque problemi comuni e le soluzioni pratiche di cui sopra possano aiutare tutti a migliorare ulteriormente l'accuratezza e l'affidabilità dell'ispezione AOI e a salvaguardare la produzione industriale.