¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

En la producción industrial actual, el proceso de inspección preciso es de vital importancia, y el AOI (inspección óptica automática), como tecnología de inspección avanzada, desempeña un papel indispensable.

Sin embargo, muchas empresas se encuentran con el problema de un error total en la inspección de AOI en aplicaciones prácticas, lo que sin duda afecta a la eficiencia de la producción y la calidad del producto. 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.

¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

Pregunta 1: frecuentes falsas alarmas en la detección de caracteres

Descripción del rendimiento: El sistema determina los componentes con impresión/grabación de caracteres cualificados y función normal como productos defectuosos, lo que provoca falsas alarmas.

Análisis de las causas: La razón fundamental de la alta tasa de error de evaluación de la detección de caracteres de AOI radica en la inestabilidad de las imágenes de caracteres componentes y la singularidad de los estándares de detección.

La imagen del personaje es inestable
Diferencias entre proveedores: Los diferentes proveedores utilizan diferentes técnicas de impresión/grabación de caracteres, parámetros de tinta/láser, etc., lo que resulta en una profundidad de color, grosor, contraste, etc. inconsistentes.de los caracteres.

Fluctuación del proceso: bajo diferentes lotes y condiciones de producción del mismo proveedor, la calidad de la impresión/grabación de caracteres también puede fluctuar.

Interferencias ambientales: Los factores ambientales como el polvo, las manchas y los reflejos en la superficie de los componentes también pueden afectar la claridad y la dificultad de reconocimiento de las imágenes de personajes.

El estándar de prueba es único.

Sistemas tradicionales de AOI: por lo general adoptan algoritmos tradicionales de procesamiento de imágenes basados en reglas, basados en plantillas de caracteres preestablecidas y umbrales fijos para la comparación,y son difíciles de adaptar a la diversidad y complejidad de las imágenes de personajes.

Falta de capacidad de adaptación: Incapacidad para ajustar dinámicamente los parámetros de reconocimiento basados en diferentes características de caracteres y calidad de imagen, lo que resulta en una tasa persistentemente alta de errores de juicio.

Solución:

En respuesta a los problemas anteriores, 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

Algoritmo de optimización - Algoritmo OCR de aprendizaje profundo

Al adoptar algoritmos de reconocimiento de caracteres OCR basados en aprendizaje profundo, como los algoritmos avanzados equipados en Shenzhou Vision AOI, puede aprender de datos masivos de imágenes de caracteres,extraer características de caracteres automáticamente, y reconocer caracteres de diferentes fuentes, tamaños, colores y fondos, mejorando efectivamente la precisión del reconocimiento.

Fuente de luz adaptativa

De acuerdo con los procesos de impresión / grabado de caracteres de diferentes componentes, ajusta automáticamente parámetros tales como el ángulo de la fuente de luz, brillo,y color para optimizar la claridad y el contraste de las imágenes de caracteres, proporcionando una entrada de imagen de alta calidad para el reconocimiento OCR.

¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

Pregunta 2: Erros de apreciación causados por interferencias de fuentes luminosas y del medio ambiente

La iluminación desigual, los cambios frecuentes en la luz ambiental y la configuración irrazonable del nivel de sensibilidad del dispositivo pueden conducir a una disminución de la calidad de las imágenes recogidas.En este sentido, la Comisión considera que el sistema de AOI no es compatible con el mercado interior..

Análisis de la causa: La fuente de luz y los factores ambientales afectan directamente la calidad de la imagen.Condiciones de iluminación irrazonables y sensibilidad del equipo Los ajustes harán que las imágenes de detección no reflejen correctamente el estado de los componentes..

Solución:

Ajuste dinámico de los parámetros de la fuente de luz: Considere plenamente las características reflectantes del material, configure fuentes de luz multiángulo, y a través de pruebas y optimización,encontrar la combinación más adecuada de ángulos de luz para lograr el mejor contraste y claridad de la imagenMientras tanto, calibre el brillo de la fuente de luz regularmente para garantizar una iluminación estable.

Entorno de detección cerrado: instalar un escudo luminoso en el área de detección para bloquear las interferencias luminosas externas.crear un entorno independiente y estable para la detección y garantizar la estabilidad de la calidad de la imagen.

¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

Pregunta 3: Los parámetros del algoritmo se establecen demasiado estrictamente o demasiado sueltos

Descripción del problema: durante el proceso de inspección óptica automática (AOI, por sus siglas en inglés), si los parámetros de umbral en el modelo del algoritmo no coinciden con los estándares reales del proceso,se presentarán los siguientes problemas:

Inspección no efectuada: la fijación del umbral es demasiado flexible, por lo que no se detectan algunos defectos graves, lo que supone riesgos de calidad.

Falsa alarma: el umbral se fija demasiado estrictamente, por lo que algunos defectos menores o las fluctuaciones normales se consideran productos defectuosos.aumentar la carga de trabajo de la reevaluación manual y reducir la eficiencia de la producción.

Por ejemplo, la detección de desplazamiento de juntas de soldadura como ejemplo.Algunas juntas de soldadura con un ligero desplazamiento pero con una función normal pueden considerarse defectuosasPor el contrario, si el umbral se fija demasiado sueltamente, puede dar lugar a la falta de detección de algunas juntas de soldadura muy desplazadas, lo que afecta a la fiabilidad del producto.

Análisis de causas: La causa fundamental de los problemas anteriores radica en la racionalidad de la configuración del parámetro del algoritmo y las limitaciones del algoritmo en sí

La configuración del parámetro es irrazonable.

La configuración del parámetro umbral en el modelo del algoritmo carece de base científica y no se ha ajustado en combinación con las normas reales de proceso,que resulte en la desconexión entre los resultados de la detección y la situación de producción real.

Limitaciones del algoritmo

Un único algoritmo es difícil de satisfacer los requisitos de detección de varios componentes y varios tipos de defectos, y también es difícil de equilibrar la precisión de detección y la eficiencia.

Solución:

En respuesta a los problemas anteriores,la estrategia del algoritmo de depuración por fases y la integración de múltiples algoritmos pueden adoptarse para mejorar la precisión de detección y la adaptabilidad del sistema de AOI.

Debug el algoritmo en etapas

Etapa inicial: Bajar adecuadamente el umbral, aumentar la tasa de detección de defectos y evitar las detecciones perdidas.

Etapa de optimización: apretar gradualmente el umbral, verificar y optimizar a través de una gran cantidad de datos de muestra, reducir los falsos positivos y encontrar el mejor punto de equilibrio.

Adoptar varios algoritmos

Biblioteca de algoritmos: por ejemplo, Shenzhou Vision AOI ha adoptado más de 40 algoritmos de aprendizaje profundo para construir una rica biblioteca de algoritmos.

Compatibilidad precisa: para diferentes tipos de componentes y diferentes partes de detección, se selecciona el algoritmo más adecuado para la detección para mejorar la precisión de detección de defectos complejos.

Pregunta 4: Erros de apreciación causados por diferencias en el diseño y los materiales de las almohadillas

Descripción del rendimiento: cuando el tamaño de la almohadilla no sea estándar o existan diferencias en el embalaje del material, los componentes de posicionamiento del sistema AOI pueden ser incorrectos,conducen a un error de apreciación y afectan al progreso de la producción y a la calidad del producto.

Análisis de la causa: el diseño de la almohadilla no cumple con los estándares, y el material de embalaje es inconsistente,que causa desviaciones en el posicionamiento de los parámetros preestablecidos del sistema de AOI y hace imposible identificar con precisión la posición y el estado de los componentes.

Solución:

Estandarizar el diseño de las almohadillas: durante la fase de diseño del proceso de soldadura, asegúrese de que las dimensiones de las almohadillas coincidan con las de los pines de los componentes, evite la disposición simétrica de las almohadillas,reducción de las interferencias de reflexión, y mejorar la precisión de posicionamiento.

Establecer una base de datos de materiales: registrar el carácter, el color y otra información característica de los materiales de diferentes lotes.los parámetros de detección se actualizan dinámicamente sobre la base de la información sobre los materiales para permitir que el sistema se adapte a los cambios en los materiales;.

Pregunta 5: Desviaciones insuficientes en el mantenimiento y en la calibración del equipo

Descripción del rendimiento: después de un uso prolongado del equipo, si el hardware envejece (como lentes sueltos, atenuación de la fuente de luz, etc.) y no se mantiene a tiempo,o si el sensor de origen no se calibra regularmente durante la depuración, conducirá a una disminución de la precisión de detección y causará un error de juicio.

Análisis de las causas: el mantenimiento del equipo es clave para el funcionamiento normal del sistema de AOI.El envejecimiento del hardware o la falta de calibración oportuna afectarán al rendimiento del equipo y a la precisión de la detección, y puede conducir a un error de juicio.

Solución:

Desarrollar un plan de mantenimiento: realizar una inspección y mantenimiento mensuales de los equipos, incluyendo la limpieza de las lentes, comprobar la tensión de los cinturones,calibración del sistema de coordenadas del equipo, etc., para garantizar que todos los componentes estén en las mejores condiciones.

Supervisión en tiempo real del estado del equipo: con la ayuda de sistemas de software profesionales, se pueden controlar en tiempo real parámetros clave como el brillo de la fuente de luz y la resolución de la cámara.Una vez que los parámetros son anormales, se emitirá un aviso oportuno para facilitar el mantenimiento y el ajuste oportunos de los técnicos.

¿Existen siempre errores de apreciación en las inspecciones de AOI?

En conclusión, resolver el problema de los errores de juicio en la detección de AOI requiere enfoques de múltiples aspectos.optimización de algoritmos, así como el mantenimiento y la calibración del equipo, las empresas pueden reducir eficazmente la tasa de errores de evaluación, mejorar la precisión y fiabilidad de la detección de AOI,y proporcionar una garantía de calidad más potente para la producción industrial.

Se espera que los cinco problemas comunes y las soluciones prácticas anteriores puedan ayudar a todos a mejorar aún más la exactitud y la fiabilidad de la inspección de AOI y salvaguardar la producción industrial.