Aplikasi utama dari algoritma AOI - kesalahan

Aplikasi utama algoritma AOI - kesalahan

Penerapan algoritma adalah bagian kunci dari penerapan algoritma AOI (Instrumen Inspeksi Optik Otomatis) di bidang inspeksi. Shenzhou Vision AOI memiliki lebih dari 20 algoritma, yang masing-masing memiliki aplikasi spesifiknya. Oleh karena itu, atas dasar keakraban dan pemahaman berbagai algoritma AOI, menerapkan algoritma AOI ke setiap item deteksi adalah prasyarat bagi para insinyur AOI untuk membuat program deteksi.

Komponen kesalahan terutama digunakan untuk inspeksi komponen itu sendiri untuk memeriksa apakah ada kesalahan material pada komponen tersebut. Item pengujian ini adalah item pengujian rutin untuk inspeksi AOI. Ada empat algoritma deteksi untuk kesalahan, yaitu algoritma TOC, algoritma OCV, algoritma Match, dan algoritma OCR. Algoritma deteksi untuk setiap item kesalahan memiliki fokus yang berbeda pada item deteksi.

Deteksi kesalahan algoritma TOC terutama digunakan untuk deteksi kesalahan komponen non-karakter, yang terutama adalah kapasitor. Metode deteksi jenis ini mendeteksi komponen yang rusak dengan mengekstraksi warna intrinsik komponen dan menentukan apakah warna intrinsik komponen telah berubah. Diantaranya, parameter warna tubuh komponen tidak memiliki parameter default. Mereka adalah parameter ekstraksi warna yang diberikan berdasarkan warna tubuh yang sebenarnya.

Deteksi kesalahan jenis algoritma OCV terutama digunakan untuk deteksi kesalahan karakter yang jelas, dan komponen jenis ini terutama adalah resistor. Metode deteksi jenis ini menentukan apakah suatu komponen memiliki kesalahan dengan mendapatkan tingkat kecocokan antara kontur karakter yang akan diuji dan karakter standar. Rentang default dari parameter penentuan untuk jenis deteksi ini adalah (0, 12). Jika karakter standar adalah "123", karakter yang akan diuji adalah "351", nilai balik yang cocok adalah 28.3, dan rentang penentuan adalah (0, 12), maka komponen ini memiliki "komponen yang salah".

Algoritma deteksi jenis Match terutama digunakan untuk deteksi kesalahan karakter yang kabur. Komponen jenis ini terutama mencakup dioda, transistor, dll. Algoritma deteksi jenis ini terutama menentukan apakah komponen memiliki "bagian yang salah" dengan mendapatkan tingkat kesamaan antara area karakter yang akan diuji dan area karakter standar. Rentang penentuan kesalahan jenis ini diatur secara default ke (0,32).

Algoritma deteksi jenis OCR terutama digunakan untuk deteksi komponen di bagian penting, seperti BGA, QFP, BGA, dll. Algoritma jenis ini terutama mendeteksi dan menilai apakah kesalahan terjadi dengan mengidentifikasi karakter yang akan diuji dan menentukan apakah karakter yang akan diuji konsisten dengan karakter standar. Jika karakter standar adalah "123" dan karakter sebenarnya adalah "122", maka algoritma OCR menentukan bahwa komponen jenis ini memiliki "komponen yang salah".