Всегда ли в AOI-инспекциях бывают ошибки? Пять распространенных проблем и практические решения

Всегда ли бывают ошибки при проверках AOI? Пять распространенных проблем и практические решения

В современном промышленном производстве точный процесс инспекции имеет жизненно важное значение, и AOI (Automatic Optical Inspection), как передовая технология инспекции, играет незаменимую роль.

Однако многие предприятия сталкиваются с проблемой полной ошибки при проверке AOI в практическом применении, что, несомненно, влияет на эффективность производства и качество продукции. С этой целью мы провели углубленный анализ пяти распространенных проблем при проверке AOI и предоставили практические и применимые решения, чтобы помочь предприятиям повысить точность и надежность инспекции.

Всегда ли бывают ошибки при проверках AOI? Пять распространенных проблем и практические решения

Вопрос 1: Частые ложные срабатывания при обнаружении символов

Описание производительности: Система определяет компоненты с квалифицированной печатью/гравировкой символов и нормальной функцией как дефектные продукты, вызывая ложные срабатывания.

Анализ причин: Основная причина высокой частоты ошибок при обнаружении символов AOI заключается в нестабильности изображений символов компонентов и единичности стандартов обнаружения.

Изображение символа нестабильно
Различия поставщиков: Разные поставщики используют разные методы печати/гравировки символов, параметры чернил/лазера и т. д., что приводит к несоответствиям в глубине цвета, толщине, контрастности и т. д. символов.

Колебания процесса: При разных партиях и условиях производства от одного и того же поставщика качество печати/гравировки символов также может колебаться.

Внешние помехи: Факторы окружающей среды, такие как пыль, пятна и отражения на поверхности компонентов, также могут влиять на четкость и сложность распознавания изображений символов.

Стандарт тестирования единичен.

Традиционные системы AOI: Они обычно используют традиционные алгоритмы обработки изображений на основе правил, полагаясь на предварительно установленные шаблоны символов и фиксированные пороги для сравнения, и им трудно адаптироваться к разнообразию и сложности изображений символов.

Отсутствие адаптивной способности: Невозможно динамически настраивать параметры распознавания на основе различных характеристик символов и качества изображения, что приводит к постоянно высокой частоте ошибок.

Решение:

В ответ на вышеуказанные проблемы можно использовать технологию распознавания символов OCR на основе глубокого обучения и технологию адаптивного источника света для повышения способности распознавания и адаптивности системы AOI к изображениям символов.

Алгоритм оптимизации - алгоритм OCR глубокого обучения

Используя алгоритмы распознавания символов OCR на основе глубокого обучения, такие как передовые алгоритмы, оснащенные в Shenzhou Vision AOI, он может учиться на огромных данных изображений символов, автоматически извлекать характеристики символов и распознавать символы разных шрифтов, размеров, цветов и фонов, эффективно повышая точность распознавания.

Адаптивный источник света

В соответствии с процессами печати/гравировки символов различных компонентов он автоматически настраивает такие параметры, как угол источника света, яркость и цвет, чтобы оптимизировать четкость и контрастность изображений символов, обеспечивая высококачественный ввод изображений для распознавания OCR.

Всегда ли бывают ошибки при проверках AOI? Пять распространенных проблем и практические решения

Вопрос 2: Ошибки, вызванные помехами от источников света и окружающей среды

Неравномерное освещение, частые изменения окружающего освещения и неразумные настройки уровня чувствительности устройства могут привести к ухудшению качества собранных изображений, тем самым влияя на результаты обнаружения системы AOI и вызывая ошибки.

Анализ причин: Источник света и факторы окружающей среды напрямую влияют на качество изображения. Неразумные условия освещения и настройки чувствительности оборудования приведут к тому, что изображения обнаружения не смогут точно отражать состояние компонентов.

Решение:

Динамическая настройка параметров источника света: Полностью учитывать отражающие характеристики материала, настроить многоугольные источники света и путем тестирования и оптимизации найти наиболее подходящую комбинацию углов освещения для достижения наилучшего контраста и четкости изображения. Между тем, регулярно калибровать яркость источника света, чтобы обеспечить стабильное освещение.

Закрытая среда обнаружения: Установить световой экран в зоне обнаружения, чтобы блокировать внешние световые помехи, создавая независимую и стабильную среду для обнаружения и обеспечивая стабильность качества изображения.

Всегда ли бывают ошибки при проверках AOI? Пять распространенных проблем и практические решения

Вопрос 3: Параметры алгоритма установлены слишком строго или слишком свободно

Описание проблемы: В процессе AOI (Automatic Optical Inspection), если настройки порогов в модели алгоритма не соответствуют фактическим стандартам процесса, возникнут следующие проблемы

Пропуск инспекции: Настройка порога слишком свободна, что приводит к необнаружению некоторых серьезных дефектов, создавая риски для качества.

Ложная тревога: Порог установлен слишком строго, ошибочно оценивая некоторые незначительные дефекты или нормальные колебания как дефектные продукты, увеличивая рабочую нагрузку ручной переоценки и снижая эффективность производства.

Например, возьмем обнаружение смещения паяного соединения в качестве примера. Если порог процента смещения установлен слишком строго, некоторые паяные соединения с небольшим смещением, но нормальной функцией, могут быть признаны дефектными. И наоборот, если порог установлен слишком свободно, это может привести к пропуску обнаружения некоторых сильно смещенных паяных соединений, влияя на надежность продукта.

Анализ причин: Основная причина вышеуказанных проблем заключается в рациональности настроек параметров алгоритма и ограничениях самого алгоритма

Настройка параметра неразумна

Настройка параметра порога в модели алгоритма не имеет научной основы и не была скорректирована в сочетании с фактическими стандартами процесса, что приводит к разрыву между результатами обнаружения и фактической производственной ситуацией.

Ограничения алгоритма

Одного алгоритма трудно удовлетворить требованиям обнаружения различных компонентов и различных типов дефектов, а также трудно сбалансировать точность и эффективность обнаружения.

Решение:

В ответ на вышеуказанные проблемы можно использовать стратегию поэтапной отладки алгоритма и интеграцию нескольких алгоритмов для повышения точности обнаружения и адаптивности системы AOI

Отладка алгоритма поэтапно

Начальный этап: Соответствующим образом снизить порог, увеличить скорость обнаружения дефектов и избежать пропусков обнаружения.

Этап оптимизации: Постепенно ужесточать порог, проверять и оптимизировать с помощью большого количества данных выборки, уменьшать ложные срабатывания и находить наилучшую точку баланса.

Принять несколько алгоритмов

Библиотека алгоритмов: Например, Shenzhou Vision AOI использует более 40 алгоритмов глубокого обучения для создания богатой библиотеки алгоритмов.

Точное соответствие: Для различных типов компонентов и различных частей обнаружения выбирается наиболее подходящий алгоритм для обнаружения, чтобы повысить точность обнаружения сложных дефектов.

Вопрос 4: Ошибки, вызванные различиями в конструкции площадок и материалах

Описание производительности: Когда размер площадки нестандартный или есть различия в упаковке материала, компоненты позиционирования системы AOI могут быть неправильными, что приводит к ошибкам и влияет на ход производства и качество продукции.

Анализ причин: Конструкция площадки не соответствует стандартам, а упаковка материала несовместима, что вызывает отклонения в предустановленном позиционировании параметров системы AOI и делает невозможным точное определение положения и состояния компонентов.

Решение:

Стандартизировать конструкцию площадки: На этапе проектирования процесса пайки убедиться, что размеры площадки точно соответствуют размерам контактов компонента, избегать симметричного расположения площадок, уменьшать помехи отражения и повышать точность позиционирования.

Создать базу данных материалов: Записать символ, цвет и другую характеристическую информацию материалов из разных партий. В процессе обнаружения параметры обнаружения динамически обновляются на основе информации о материале, чтобы система могла адаптироваться к изменениям в материалах.

Вопрос 5: Недостаточное обслуживание оборудования и отклонения калибровки

Описание производительности: После длительного использования оборудования, если оборудование устаревает (например, ослабление линз, ослабление источника света и т. д.) и не обслуживается вовремя, или если датчик начала координат не калибруется регулярно во время отладки, это приведет к снижению точности обнаружения и вызовет ошибки.

Анализ причин: Обслуживание оборудования является ключом к нормальной работе системы AOI. Старение оборудования или несвоевременная калибровка повлияют на производительность оборудования и точность обнаружения и могут привести к ошибкам.

Решение:

Разработать план технического обслуживания: Проводить комплексную ежемесячную проверку и техническое обслуживание оборудования, включая очистку линз, проверку натяжения ремней, калибровку системы координат оборудования и т. д., чтобы убедиться, что все компоненты находятся в наилучшем состоянии.

Мониторинг состояния оборудования в режиме реального времени: С помощью профессиональных программных систем можно отслеживать в режиме реального времени ключевые параметры, такие как яркость источника света и разрешение камеры. Как только параметры станут ненормальными, будет выдано своевременное предупреждение, чтобы облегчить своевременное обслуживание и настройку техники.

Всегда ли бывают ошибки при проверках AOI? Пять распространенных проблем и практические решения

В заключение, решение проблемы ошибок при обнаружении AOI требует подходов с разных сторон. Комплексно контролируя качество изображения, программы обнаружения, внешние помехи, оптимизацию алгоритмов, а также обслуживание и калибровку оборудования, предприятия могут эффективно снизить частоту ошибок, повысить точность и надежность обнаружения AOI и обеспечить более мощную гарантию качества для промышленного производства.

Надеемся, что вышеуказанные пять распространенных проблем и практические решения помогут всем в дальнейшем повысить точность и надежность проверки AOI и защитить промышленное производство.