هل هناك دائمًا أخطاء في التقييمات في عمليات التفتيش؟ خمس مشاكل شائعة وحلول عملية
في الإنتاج الصناعي اليوم، فإن عملية التفتيش الدقيقة ذات أهمية حيوية، وتلعب AOI (التفتيش البصري التلقائي) ، باعتبارها تكنولوجيا التفتيش المتقدمة، دورًا لا غنى عنه.
ومع ذلك، تواجه العديد من الشركات مشكلة الخطأ الكامل في التدقيق في AOI في التطبيقات العملية، مما يؤثر بلا شك على كفاءة الإنتاج وجودة المنتج. 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.
هل هناك دائمًا أخطاء في التقييمات في عمليات التفتيش؟ خمس مشاكل شائعة وحلول عملية
السؤال الأول: إنذارات خاطئة متكررة في الكشف عن الأحرف
وصف الأداء: يحدد النظام المكونات ذات الطباعة/الحفرة المؤهلة والأداء الطبيعي كمنتجات معيبة، مما يؤدي إلى إنذارات كاذبة.
تحليل الأسباب: السبب الأساسي لمعدل سوء الحكم المرتفع للكشف عن شخصيات AOI يكمن في عدم استقرار صور الشخصيات المكونة وتفرد معايير الكشف.
صورة الشخصية غير مستقرة
الاختلافات بين الموردين: يستخدم الموردون المختلفون تقنيات طباعة / حفر الحروف المختلفة ، ومعلمات الحبر / الليزر ، وما إلى ذلك ، مما يؤدي إلى عمق اللون غير المتسق ، والسمك ، والتباين ، وما إلى ذلك.من الحروف.
تقلبات في العملية: في ظل دفعات مختلفة وظروف إنتاج من نفس المورد، قد تتقلب نوعية الطباعة/النقشة.
التدخل البيئي: يمكن أن تؤثر العوامل البيئية مثل الغبار والبقع والانعكاسات على سطح المكونات أيضًا على وضوح وصعوبة التعرف على صور الشخصيات.
معيار الاختبار واحد
أنظمة AOI التقليدية: عادةً ما تتبنى خوارزميات معالجة الصور التقليدية القائمة على القواعد ، تعتمد على قوالب الأحرف المحددة مسبقًا وأعمدة ثابتة للمقارنة ،ويصعب التكيف مع تنوع وتعقيد صور الشخصيات.
عدم القدرة على التكيف: عدم القدرة على تعديل معايير التعرف ديناميكياً بناءً على خصائص الشخصيات مختلفة وجودة الصورة ، مما يؤدي إلى ارتفاع معدل سوء الحكم بشكل مستمر.
الحل:
استجابة للمشاكل المذكورة أعلاه 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
خوارزمية التحسين - خوارزمية OCR للتعلم العميق
من خلال اعتماد خوارزميات التعرف على الحروف OCR القائمة على التعلم العميق، مثل الخوارزميات المتقدمة المجهزة في Shenzhou Vision AOI، يمكنها التعلم من بيانات صور الشخصيات الضخمة،استخراج خصائص الحرف تلقائيًا، وتعرف على أحرف مختلفة من الخطوط والأحجام والألوان والخلفيات ، مما يحسن بشكل فعال دقة التعرف.
مصدر الضوء التكيفي
وفقًا لعمليات الطباعة / النقش للشخصيات من المكونات المختلفة ، فإنه يضبط تلقائيًا معايير مثل زاوية مصدر الضوء ،واللون لتحسين وضوح وتباين صور الشخصيات، يوفر إدخال الصورة عالية الجودة للتعرف على OCR.
هل هناك دائمًا أخطاء في التقييمات في عمليات التفتيش؟ خمس مشاكل شائعة وحلول عملية
السؤال الثاني: سوء الحكم الناجم عن تدخلات مصادر الضوء والبيئة
الإضاءة غير المتساوية، والتغيرات المتكررة في الضوء المحيط، والإعدادات غير المعقولة لمستوى حساسية الجهاز يمكن أن تؤدي جميعها إلى انخفاض في جودة الصور التي تم جمعها،مما يؤثر على نتائج الكشف عن نظام AOI ويسبب خطأ في الحكم.
تحليل السبب: يؤثر مصدر الضوء والعوامل البيئية بشكل مباشر على جودة الصورة.ظروف الإضاءة غير المعقولة وحساسية المعدات ستسبب الإعدادات في فشل صور الكشف في تعكس حقيقة حالة المكونات.
الحل:
تعديل ديناميكي لمعلمات مصدر الضوء: النظر بالكامل في خصائص العاكسة للمادة، وإعداد مصادر الضوء متعددة الزوايا، ومن خلال الاختبار والتحسين،العثور على المزيج الأكثر ملاءمة من زوايا الضوء لتحقيق أفضل تباين الصورة وضوحفي هذه الأثناء ، قم بتعديل سطوع مصدر الضوء بانتظام لضمان الإضاءة المستقرة.
بيئة الكشف المغلقة: قم بتثبيت درع ضوئي في منطقة الكشف لمنع تدخل الضوء الخارجي.إنشاء بيئة مستقلة ومستقرة للكشف وضمان استقرار جودة الصورة.
هل هناك دائمًا أخطاء في التقييمات في عمليات التفتيش؟ خمس مشاكل شائعة وحلول عملية
السؤال الثالث: يتم تعيين معايير الخوارزمية بشكل صارم جدا أو فضفاض جدا
وصف المشكلة: أثناء عملية AOI (التفتيش البصري التلقائي) ، إذا كانت إعدادات الحد الأدنى في نموذج الخوارزمية لا تتطابق مع معايير العملية الفعلية ،سوف تحدث المشاكل التالية
التفتيش المفقود: تعيين الحد الأدنى فضفاض للغاية، مما يؤدي إلى عدم الكشف عن بعض العيوب الخطيرة، مما يشكل مخاطر نوعية.
إنذار كاذب: يتم تعيين الحد الأدنى بشكل صارم للغاية، حيث يتم الحكم الخاطئ على بعض العيوب البسيطة أو التقلبات العادية على أنها منتجات معيبة،زيادة عبء عمل إعادة التقييم اليدوي وتقليل كفاءة الإنتاج.
على سبيل المثال، خذ اكتشاف تحويل المفاصل لحام كمثال. إذا تم تعيين عتبة النسبة المئوية للتحويل صارمة جدا،بعض مفاصل اللحام مع تحريك طفيف ولكن وظيفة طبيعية يمكن أن تُحكم على أنها معيبةوعلى العكس من ذلك، إذا تم تعيين عتبة فضفاضة جدا، فإنه قد يؤدي إلى عدم الكشف عن بعض مفاصل اللحام بشكل كبير، مما يؤثر على موثوقية المنتج.
تحليل السبب: السبب الأساسي للمشاكل المذكورة أعلاه يكمن في عقلانية إعدادات معايير الخوارزمية وحدود الخوارزمية نفسها
إعداد المعلمات غير معقول
إن إعداد معايير الحد في نموذج الخوارزمية يفتقر إلى أساس علمي ولم يتم تعديله جنبا إلى جنب مع معايير العملية الفعلية.مما يؤدي إلى قطع العلاقة بين نتائج الكشف ووضع الإنتاج الفعلي.
قيود الخوارزمية
من الصعب على خوارزمية واحدة تلبية متطلبات الكشف عن مكونات مختلفة وأنواع العيوب المختلفة ، ومن الصعب أيضًا تحقيق التوازن بين دقة الكشف وكفاءته.
الحل:
استجابة للمشاكل المذكورة أعلاهيمكن اعتماد استراتيجية خوارزمية التحديث المرحلي ودمج خوارزميات متعددة لتحسين دقة الكشف وقابلية التكيف لنظام AOI.
إصلاح الخوارزمية في مراحل
المرحلة الأولى: خفض الحد الأدنى بشكل مناسب، وزيادة معدل الكشف عن العيوب، وتجنب الكشف عن العيوب.
مرحلة التحسين: تشديد الحد تدريجياً، التحقق والتحسين من خلال كمية كبيرة من بيانات العينة، والحد من الإيجابيات الكاذبة، وإيجاد أفضل نقطة توازن.
تبني خوارزميات متعددة
مكتبة الخوارزميات: على سبيل المثال ، اعتمدت Shenzhou Vision AOI أكثر من 40 خوارزمية للتعلم العميق لبناء مكتبة خوارزمية غنية.
التطابق الدقيق: بالنسبة لأنواع مختلفة من المكونات وأجزاء الكشف المختلفة ، يتم اختيار الخوارزمية الأكثر ملاءمة للكشف لتحسين دقة الكشف عن العيوب المعقدة.
السؤال الرابع: سوء الحكم الناجم عن الاختلافات في تصميم وسائل المواد
وصف الأداء: عندما لا يكون حجم المربع قياسياً أو يكون هناك اختلافات في تغليف المواد ، فقد تكون مكونات تحديد موقع نظام AOI غير صحيحة.مما يؤدي إلى سوء الحكم ويؤثر على تقدم الإنتاج وجودة المنتج.
تحليل السبب: تصميم العلبة لا يستوفي المعايير، وتغليف المواد غير متسق،مما يسبب انحرافات في وضع المعلمات المحددة مسبقاً لنظام AOI ويجعل من المستحيل تحديد موقع ووضع المكونات بدقة.
الحل:
التصميم القياسي للطلاء: خلال مرحلة تصميم عملية اللحام ، تأكد من أن أبعاد الطلاء تتطابق بدقة مع أبعاد دبوس المكونات ، وتجنب الترتيب التماثل للطوابق ،تقليل تداخل الانعكاس، وتعزيز دقة الموقع.
إنشاء قاعدة بيانات للمواد: سجل الخصائص والألوان وغيرها من المعلومات المميزة للمواد من دفعات مختلفة.يتم تحديث معايير الكشف بشكل ديناميكي بناءً على معلومات المواد لتمكين النظام من التكيف مع التغيرات في المواد.
السؤال 5: عدم كفاية صيانة المعدات وانحرافات المعايرة
وصف الأداء: بعد استخدام المعدات لفترة طويلة، إذا كانت الأجهزة تتقدم في السن (مثل العدسات الفضفاضة، وتخفيف مصدر الضوء، وما إلى ذلك) ولا يتم صيانتها في الوقت المناسب،أو إذا لم يتم معايرة جهاز استشعار المنشأ بانتظام أثناء تحديد الأخطاء، سوف يؤدي إلى انخفاض في دقة الكشف وتسبب سوء الحكم.
تحليل الأسباب: صيانة المعدات هي مفتاح التشغيل الطبيعي لنظام AOI.سيؤثر شيخوخة الأجهزة أو عدم ضبطها في الوقت المناسب على أداء المعدات ودقة الكشفويمكن أن يؤدي إلى سوء الحكم
الحل:
وضع خطة صيانة: إجراء فحص شامل شهري وصيانة للمعدات ، بما في ذلك تنظيف العدسات ، والتحقق من توتر الأحزمة ،معايرة نظام إحداثيات المعدات، الخ لضمان أن جميع المكونات في أفضل حالة.
مراقبة حالة المعدات في الوقت الحقيقي: بمساعدة أنظمة البرمجيات المهنية، يمكن مراقبة المعايير الرئيسية مثل سطوع مصدر الضوء وارتفاع دقة الكاميرا في الوقت الحقيقي.بمجرد أن تكون المعلمات غير طبيعية، سيتم إصدار تحذير في الوقت المناسب لتسهيل صيانة الفنيين وتعديلهم في الوقت المناسب.
هل هناك دائمًا أخطاء في التقييمات في عمليات التفتيش؟ خمس مشاكل شائعة وحلول عملية
في الختام، يحتاج حل مشكلة سوء الحكم في الكشف عن AOI إلى نهج من جوانب متعددة. من خلال التحكم الشامل في جودة الصورة، وبرامج الكشف، والتدخل الخارجي،تحسين الخوارزمية، بالإضافة إلى صيانة المعدات ومعايرها ، يمكن للمؤسسات تقليل معدل الأخطاء بشكل فعال ، وتعزيز دقة وموثوقية الكشف عن AOI ،وتوفير ضمان نوعية أقوى للإنتاج الصناعي.
ويأمل أن تساعد المشاكل الخمسة الشائعة المذكورة أعلاه والحلول العملية على مساعدة الجميع على زيادة تحسين دقة وموثوقية فحص AOI وحماية الإنتاج الصناعي.
