Apakah selalu ada kesalahan penilaian dalam inspeksi AOI?

Apakah Selalu Ada Kesalahan Penilaian dalam Inspeksi AOI? Lima Masalah Umum dan Solusi Praktis

Dalam produksi industri saat ini, proses inspeksi yang tepat sangat penting, dan AOI (Automatic Optical Inspection), sebagai teknologi inspeksi canggih, memainkan peran yang sangat diperlukan.

Namun, banyak perusahaan menghadapi masalah kesalahan penilaian total dalam inspeksi AOI dalam aplikasi praktis, yang tidak diragukan lagi memengaruhi efisiensi produksi dan kualitas produk. Untuk tujuan ini, kami telah melakukan analisis mendalam terhadap lima masalah umum dalam inspeksi AOI dan memberikan solusi praktis untuk membantu perusahaan meningkatkan akurasi dan keandalan inspeksi.

Apakah Selalu Ada Kesalahan Penilaian dalam Inspeksi AOI? Lima Masalah Umum dan Solusi Praktis

Pertanyaan 1: Seringnya alarm palsu dalam deteksi karakter

Deskripsi kinerja: Sistem menentukan komponen dengan pencetakan/pengukiran karakter yang memenuhi syarat dan fungsi normal sebagai produk cacat, memicu alarm palsu.

Analisis penyebab: Alasan mendasar tingginya tingkat kesalahan penilaian deteksi karakter AOI terletak pada ketidakstabilan gambar karakter komponen dan singularitas standar deteksi

Gambar karakter tidak stabil
Perbedaan pemasok: Pemasok yang berbeda menggunakan teknik pencetakan/pengukiran karakter yang berbeda, parameter tinta/laser, dll., yang menghasilkan kedalaman warna, ketebalan, kontras, dll. karakter yang tidak konsisten.

Fluktuasi proses: Di bawah batch dan kondisi produksi yang berbeda dari pemasok yang sama, kualitas pencetakan/pengukiran karakter juga dapat berfluktuasi.

Gangguan lingkungan: Faktor lingkungan seperti debu, noda, dan pantulan pada permukaan komponen juga dapat memengaruhi kejelasan dan kesulitan pengenalan gambar karakter.

Standar pengujian tunggal.

Sistem AOI tradisional: Mereka biasanya mengadopsi algoritma pemrosesan gambar tradisional berbasis aturan, mengandalkan templat karakter yang telah diatur sebelumnya dan ambang batas tetap untuk perbandingan, dan sulit untuk beradaptasi dengan keragaman dan kompleksitas gambar karakter.

Kurangnya kemampuan adaptif: Tidak dapat menyesuaikan parameter pengenalan secara dinamis berdasarkan fitur karakter dan kualitas gambar yang berbeda, yang mengakibatkan tingkat kesalahan penilaian yang terus-menerus tinggi.

Solusi:

Sebagai tanggapan terhadap masalah di atas, teknologi pengenalan karakter OCR berbasis pembelajaran mendalam dan teknologi sumber cahaya adaptif dapat diadopsi untuk meningkatkan kemampuan pengenalan dan kemampuan beradaptasi sistem AOI untuk gambar karakter

Algoritma optimasi - Algoritma OCR Pembelajaran Mendalam

Dengan mengadopsi algoritma pengenalan karakter OCR berbasis pembelajaran mendalam, seperti algoritma canggih yang dilengkapi di Shenzhou Vision AOI, ia dapat belajar dari data gambar karakter yang sangat besar, secara otomatis mengekstrak fitur karakter, dan mengenali karakter dari berbagai font, ukuran, warna, dan latar belakang, secara efektif meningkatkan akurasi pengenalan.

Sumber cahaya adaptif

Sesuai dengan proses pencetakan/pengukiran karakter dari berbagai komponen, secara otomatis menyesuaikan parameter seperti sudut sumber cahaya, kecerahan, dan warna untuk mengoptimalkan kejelasan dan kontras gambar karakter, menyediakan input gambar berkualitas tinggi untuk pengenalan OCR.

Apakah Selalu Ada Kesalahan Penilaian dalam Inspeksi AOI? Lima Masalah Umum dan Solusi Praktis

Pertanyaan 2: Kesalahan penilaian yang disebabkan oleh gangguan dari sumber cahaya dan lingkungan

Pencahayaan yang tidak merata, seringnya perubahan cahaya sekitar, dan pengaturan tingkat sensitivitas perangkat yang tidak masuk akal semuanya dapat menyebabkan penurunan kualitas gambar yang dikumpulkan, sehingga memengaruhi hasil deteksi sistem AOI dan menyebabkan kesalahan penilaian.

Analisis penyebab: Sumber cahaya dan faktor lingkungan secara langsung memengaruhi kualitas gambar. Kondisi pencahayaan yang tidak masuk akal dan pengaturan sensitivitas peralatan akan menyebabkan gambar deteksi gagal untuk benar-benar mencerminkan status komponen.

Solusi:

Sesuaikan parameter sumber cahaya secara dinamis: Pertimbangkan sepenuhnya karakteristik reflektif dari material, atur sumber cahaya multi-sudut, dan melalui pengujian dan optimasi, temukan kombinasi sudut cahaya yang paling sesuai untuk mencapai kontras dan kejelasan gambar terbaik. Sementara itu, kalibrasi kecerahan sumber cahaya secara teratur untuk memastikan pencahayaan yang stabil.

Lingkungan deteksi tertutup: Pasang pelindung cahaya di area deteksi untuk memblokir gangguan cahaya eksternal, menciptakan lingkungan yang independen dan stabil untuk deteksi dan memastikan stabilitas kualitas gambar.

Apakah Selalu Ada Kesalahan Penilaian dalam Inspeksi AOI? Lima Masalah Umum dan Solusi Praktis

Pertanyaan 3: Parameter algoritma diatur terlalu ketat atau terlalu longgar

Deskripsi masalah: Selama proses AOI (Automatic Optical Inspection), jika pengaturan ambang batas dalam model algoritma tidak sesuai dengan standar proses aktual, masalah berikut akan terjadi

Inspeksi yang terlewat: Pengaturan ambang batas terlalu longgar, yang mengakibatkan beberapa cacat serius tidak terdeteksi, menimbulkan risiko kualitas.

Alarm palsu: Ambang batas diatur terlalu ketat, salah menilai beberapa cacat kecil atau fluktuasi normal sebagai produk cacat, meningkatkan beban kerja evaluasi ulang manual dan mengurangi efisiensi produksi.

Misalnya, ambil deteksi offset sambungan solder sebagai contoh. Jika ambang batas persentase offset diatur terlalu ketat, beberapa sambungan solder dengan sedikit offset tetapi fungsi normal dapat dinilai sebagai cacat. Sebaliknya, jika ambang batas diatur terlalu longgar, dapat menyebabkan deteksi yang terlewat dari beberapa sambungan solder yang sangat offset, yang memengaruhi keandalan produk.

Analisis penyebab: Penyebab mendasar dari masalah di atas terletak pada rasionalitas pengaturan parameter algoritma dan keterbatasan algoritma itu sendiri

Pengaturan parameter tidak masuk akal

Pengaturan parameter ambang batas dalam model algoritma tidak memiliki dasar ilmiah dan belum disesuaikan dalam kombinasi dengan standar proses aktual, yang mengakibatkan pemutusan antara hasil deteksi dan situasi produksi aktual.

Keterbatasan algoritma

Algoritma tunggal sulit untuk memenuhi persyaratan deteksi dari berbagai komponen dan berbagai jenis cacat, dan juga sulit untuk menyeimbangkan akurasi dan efisiensi deteksi.

Solusi:

Sebagai tanggapan terhadap masalah di atas, strategi debugging algoritma bertahap dan integrasi beberapa algoritma dapat diadopsi untuk meningkatkan akurasi dan kemampuan beradaptasi deteksi sistem AOI

Debug algoritma secara bertahap

Tahap awal: Turunkan ambang batas secara tepat, tingkatkan tingkat deteksi cacat, dan hindari deteksi yang terlewat.

Tahap optimasi: Secara bertahap perketat ambang batas, verifikasi dan optimalkan melalui sejumlah besar data sampel, kurangi positif palsu, dan temukan titik keseimbangan terbaik.

Adopsi beberapa algoritma

Pustaka algoritma: Misalnya, Shenzhou Vision AOI telah mengadopsi lebih dari 40 algoritma pembelajaran mendalam untuk membangun pustaka algoritma yang kaya.

Pencocokan yang tepat: Untuk berbagai jenis komponen dan bagian deteksi yang berbeda, algoritma yang paling sesuai dipilih untuk deteksi untuk meningkatkan akurasi deteksi cacat yang kompleks.

Pertanyaan 4: Kesalahan penilaian yang disebabkan oleh perbedaan dalam desain pad dan material

Deskripsi kinerja: Ketika ukuran pad tidak standar atau ada perbedaan dalam pengemasan material, komponen penentu posisi sistem AOI mungkin salah, yang mengarah pada kesalahan penilaian dan memengaruhi kemajuan produksi dan kualitas produk.

Analisis penyebab: Desain pad tidak memenuhi standar, dan pengemasan material tidak konsisten, yang menyebabkan penyimpangan dalam penentuan posisi parameter yang telah ditetapkan dari sistem AOI dan membuatnya tidak mungkin untuk secara akurat mengidentifikasi posisi dan status komponen.

Solusi:

Standarisasi desain pad: Selama tahap desain proses penyolderan, pastikan bahwa dimensi pad sangat cocok dengan pin komponen, hindari pengaturan pad simetris, kurangi gangguan refleksi, dan tingkatkan akurasi penentuan posisi.

Buat database material: Catat karakter, warna, dan informasi karakteristik lainnya dari material dari batch yang berbeda. Selama proses deteksi, parameter deteksi diperbarui secara dinamis berdasarkan informasi material untuk memungkinkan sistem beradaptasi dengan perubahan pada material.

Pertanyaan 5: Perawatan peralatan yang tidak memadai dan penyimpangan kalibrasi

Deskripsi kinerja: Setelah penggunaan peralatan jangka panjang, jika perangkat keras menua (seperti lensa yang longgar, atenuasi sumber cahaya, dll.) dan tidak dirawat tepat waktu, atau jika sensor asal tidak dikalibrasi secara teratur selama debugging, itu akan menyebabkan penurunan akurasi deteksi dan menyebabkan kesalahan penilaian.

Analisis penyebab: Perawatan peralatan adalah kunci untuk pengoperasian normal sistem AOI. Penuaan perangkat keras atau kegagalan untuk mengkalibrasi secara tepat waktu akan memengaruhi kinerja peralatan dan akurasi deteksi, dan dapat menyebabkan kesalahan penilaian.

Solusi:

Kembangkan rencana perawatan: Lakukan inspeksi dan perawatan peralatan bulanan yang komprehensif, termasuk membersihkan lensa, memeriksa tegangan sabuk, mengkalibrasi sistem koordinat peralatan, dll., untuk memastikan bahwa semua komponen dalam kondisi terbaik.

Pemantauan status peralatan secara real-time: Dengan bantuan sistem perangkat lunak profesional, parameter kunci seperti kecerahan sumber cahaya dan resolusi kamera dapat dipantau secara real time. Setelah parameter tidak normal, peringatan tepat waktu akan dikeluarkan untuk memfasilitasi perawatan dan penyesuaian tepat waktu oleh teknisi.

Apakah Selalu Ada Kesalahan Penilaian dalam Inspeksi AOI? Lima Masalah Umum dan Solusi Praktis

Kesimpulannya, memecahkan masalah kesalahan penilaian dalam deteksi AOI membutuhkan pendekatan dari berbagai aspek. Dengan mengendalikan secara komprehensif kualitas gambar, program deteksi, gangguan eksternal, optimasi algoritma, serta perawatan dan kalibrasi peralatan, perusahaan dapat secara efektif mengurangi tingkat kesalahan penilaian, meningkatkan akurasi dan keandalan deteksi AOI, dan memberikan jaminan kualitas yang lebih kuat untuk produksi industri.

Diharapkan bahwa lima masalah umum dan solusi praktis di atas dapat membantu semua orang lebih lanjut meningkatkan akurasi dan keandalan inspeksi AOI dan menjaga produksi industri.