Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections de l'AOI?

Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections AOI ? Cinq problèmes courants et solutions pratiques

Dans la production industrielle d'aujourd'hui, le processus d'inspection précis est d'une importance vitale, et l'AOI (Automatic Optical Inspection), en tant que technologie d'inspection avancée, joue un rôle indispensable.

Cependant, de nombreuses entreprises rencontrent le problème des erreurs de jugement totales dans l'inspection AOI dans les applications pratiques, ce qui affecte sans aucun doute l'efficacité de la production et la qualité des produits. À cette fin, nous avons mené une analyse approfondie des cinq problèmes courants dans l'inspection AOI et fourni des solutions pratiques et concrètes pour aider les entreprises à améliorer la précision et la fiabilité de l'inspection.

Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections AOI ? Cinq problèmes courants et solutions pratiques

Question 1 : Fausses alarmes fréquentes dans la détection de caractères

Description des performances : Le système détermine que les composants avec une impression/gravure de caractères qualifiés et une fonction normale sont des produits défectueux, déclenchant de fausses alarmes.

Analyse des causes : La raison fondamentale du taux élevé d'erreurs de jugement de la détection de caractères AOI réside dans l'instabilité des images de caractères des composants et la singularité des normes de détection

L'image du caractère est instable
Différences de fournisseurs : Différents fournisseurs utilisent différentes techniques d'impression/gravure de caractères, des paramètres d'encre/laser, etc., ce qui entraîne une profondeur de couleur, une épaisseur, un contraste, etc. incohérents des caractères.

Fluctuation du processus : Sous différents lots et conditions de production du même fournisseur, la qualité de l'impression/gravure des caractères peut également fluctuer.

Interférences environnementales : Des facteurs environnementaux tels que la poussière, les taches et les reflets sur la surface des composants peuvent également affecter la clarté et la difficulté de reconnaissance des images de caractères.

La norme de test est unique.

Systèmes AOI traditionnels : Ils adoptent généralement des algorithmes de traitement d'image traditionnels basés sur des règles, s'appuyant sur des modèles de caractères pré-définis et des seuils fixes pour la comparaison, et sont difficiles à adapter à la diversité et à la complexité des images de caractères.

Manque de capacité d'adaptation : Incapable d'ajuster dynamiquement les paramètres de reconnaissance en fonction des différentes caractéristiques des caractères et de la qualité de l'image, ce qui entraîne un taux d'erreurs de jugement constamment élevé.

Solution :

En réponse aux problèmes ci-dessus, la technologie de reconnaissance de caractères OCR basée sur l'apprentissage profond et la technologie de source de lumière adaptative peuvent être adoptées pour améliorer la capacité de reconnaissance et l'adaptabilité du système AOI pour les images de caractères

Algorithme d'optimisation - Algorithme OCR d'apprentissage profond

En adoptant des algorithmes de reconnaissance de caractères OCR basés sur l'apprentissage profond, tels que les algorithmes avancés équipés dans Shenzhou Vision AOI, il peut apprendre à partir de données massives d'images de caractères, extraire automatiquement les caractéristiques des caractères et reconnaître les caractères de différentes polices, tailles, couleurs et arrière-plans, améliorant efficacement la précision de la reconnaissance.

Source de lumière adaptative

Selon les processus d'impression/gravure de caractères de différents composants, il ajuste automatiquement les paramètres tels que l'angle de la source de lumière, la luminosité et la couleur pour optimiser la clarté et le contraste des images de caractères, fournissant une entrée d'image de haute qualité pour la reconnaissance OCR.

Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections AOI ? Cinq problèmes courants et solutions pratiques

Question 2 : Erreurs de jugement causées par les interférences des sources de lumière et de l'environnement

Un éclairage inégal, des changements fréquents de la lumière ambiante et des réglages déraisonnables du niveau de sensibilité de l'appareil peuvent tous entraîner une baisse de la qualité des images collectées, affectant ainsi les résultats de détection du système AOI et provoquant des erreurs de jugement.

Analyse des causes : La source de lumière et les facteurs environnementaux affectent directement la qualité de l'image. Des conditions d'éclairage déraisonnables et des réglages de sensibilité de l'équipement feront en sorte que les images de détection ne reflètent pas fidèlement l'état des composants.

Solution :

Ajuster dynamiquement les paramètres de la source de lumière : Tenir pleinement compte des caractéristiques de réflexion du matériau, configurer des sources de lumière multi-angles et, par le biais de tests et d'optimisation, trouver la combinaison d'angles de lumière la plus appropriée pour obtenir le meilleur contraste et la meilleure clarté de l'image. En même temps, calibrer régulièrement la luminosité de la source de lumière pour assurer un éclairage stable.

Environnement de détection fermé : Installer un écran de protection contre la lumière dans la zone de détection pour bloquer les interférences lumineuses externes, créant un environnement indépendant et stable pour la détection et assurant la stabilité de la qualité de l'image.

Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections AOI ? Cinq problèmes courants et solutions pratiques

Question 3 : Les paramètres de l'algorithme sont définis trop strictement ou trop lâchement

Description du problème : Pendant le processus AOI (Automatic Optical Inspection), si les paramètres de seuil dans le modèle d'algorithme ne correspondent pas aux normes de processus réelles, les problèmes suivants se produiront

Manque d'inspection : Le réglage du seuil est trop lâche, ce qui fait que certains défauts graves ne sont pas détectés, ce qui pose des risques de qualité.

Fausse alerte : Le seuil est défini trop strictement, jugeant à tort certains défauts mineurs ou fluctuations normales comme des produits défectueux, augmentant la charge de travail de la réévaluation manuelle et réduisant l'efficacité de la production.

Par exemple, prenons la détection du décalage des joints de soudure. Si le seuil de pourcentage de décalage est défini trop strictement, certains joints de soudure avec un léger décalage mais une fonction normale peuvent être jugés défectueux. Inversement, si le seuil est défini trop lâchement, cela peut entraîner la non-détection de certains joints de soudure gravement décalés, affectant la fiabilité du produit.

Analyse des causes : La cause fondamentale des problèmes ci-dessus réside dans la rationalité des paramètres de l'algorithme et les limites de l'algorithme lui-même

Le réglage des paramètres est déraisonnable

Le réglage des paramètres de seuil dans le modèle d'algorithme manque de base scientifique et n'a pas été ajusté en combinaison avec les normes de processus réelles, ce qui entraîne la déconnexion entre les résultats de la détection et la situation de production réelle.

Limites de l'algorithme

Un seul algorithme est difficile à satisfaire aux exigences de détection de divers composants et de divers types de défauts, et il est également difficile d'équilibrer la précision et l'efficacité de la détection.

Solution :

En réponse aux problèmes ci-dessus, la stratégie de débogage par étapes de l'algorithme et l'intégration de plusieurs algorithmes peuvent être adoptées pour améliorer la précision et l'adaptabilité de la détection du système AOI

Déboguer l'algorithme par étapes

Étape initiale : Abaisser de manière appropriée le seuil, augmenter le taux de détection des défauts et éviter les détections manquées.

Étape d'optimisation : Serrer progressivement le seuil, vérifier et optimiser grâce à une grande quantité de données d'échantillons, réduire les faux positifs et trouver le meilleur point d'équilibre.

Adopter plusieurs algorithmes

Bibliothèque d'algorithmes : Par exemple, Shenzhou Vision AOI a adopté plus de 40 algorithmes d'apprentissage profond pour construire une riche bibliothèque d'algorithmes.

Correspondance précise : Pour différents types de composants et différentes pièces de détection, l'algorithme le plus approprié est sélectionné pour la détection afin d'améliorer la précision de la détection des défauts complexes.

Question 4 : Erreurs de jugement causées par des différences dans la conception des pastilles et les matériaux

Description des performances : Lorsque la taille des pastilles n'est pas standard ou qu'il existe des différences dans l'emballage des matériaux, le positionnement des composants du système AOI peut être incorrect, ce qui entraîne des erreurs de jugement et affecte le déroulement de la production et la qualité des produits.

Analyse des causes : La conception des pastilles ne répond pas aux normes et l'emballage des matériaux est incohérent, ce qui provoque des écarts dans le positionnement des paramètres prédéfinis du système AOI et rend impossible d'identifier avec précision la position et l'état des composants.

Solution :

Normaliser la conception des pastilles : Pendant la phase de conception du processus de soudure, s'assurer que les dimensions des pastilles correspondent précisément à celles des broches des composants, éviter l'agencement symétrique des pastilles, réduire les interférences de réflexion et améliorer la précision du positionnement.

Établir une base de données de matériaux : Enregistrer les informations de caractère, de couleur et autres caractéristiques des matériaux de différents lots. Pendant le processus de détection, les paramètres de détection sont mis à jour dynamiquement en fonction des informations sur les matériaux pour permettre au système de s'adapter aux changements des matériaux.

Question 5 : Entretien insuffisant de l'équipement et écarts d'étalonnage

Description des performances : Après une utilisation à long terme de l'équipement, si le matériel vieillit (tel que des lentilles desserrées, une atténuation de la source de lumière, etc.) et n'est pas entretenu à temps, ou si le capteur d'origine n'est pas calibré régulièrement pendant le débogage, cela entraînera une diminution de la précision de la détection et provoquera des erreurs de jugement.

Analyse des causes : L'entretien de l'équipement est la clé du fonctionnement normal du système AOI. Le vieillissement du matériel ou le défaut de calibrer en temps opportun affecteront les performances de l'équipement et la précision de la détection, et peuvent conduire à des erreurs de jugement.

Solution :

Élaborer un plan d'entretien : Effectuer une inspection et un entretien mensuels complets de l'équipement, y compris le nettoyage des lentilles, la vérification de la tension des courroies, l'étalonnage du système de coordonnées de l'équipement, etc., pour s'assurer que tous les composants sont dans le meilleur état.

Surveillance en temps réel de l'état de l'équipement : Avec l'aide de systèmes logiciels professionnels, les paramètres clés tels que la luminosité de la source de lumière et la résolution de la caméra peuvent être surveillés en temps réel. Une fois que les paramètres sont anormaux, un avertissement en temps opportun sera émis pour faciliter l'entretien et le réglage en temps opportun par les techniciens.

Y a-t-il toujours des erreurs de jugement dans les inspections AOI ? Cinq problèmes courants et solutions pratiques

En conclusion, la résolution du problème des erreurs de jugement dans la détection AOI nécessite des approches sous de multiples aspects. En contrôlant de manière globale la qualité de l'image, les programmes de détection, les interférences externes, l'optimisation des algorithmes, ainsi que l'entretien et l'étalonnage de l'équipement, les entreprises peuvent réduire efficacement le taux d'erreurs de jugement, améliorer la précision et la fiabilité de la détection AOI et fournir une assurance qualité plus puissante pour la production industrielle.

On espère que les cinq problèmes courants et les solutions pratiques ci-dessus pourront aider chacun à améliorer davantage la précision et la fiabilité de l'inspection AOI et à protéger la production industrielle.