AOI 검사에서 항상 오판이 발생합니까? 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책
오늘날의 산업 생산에서 정밀 검사 과정은 매우 중요하며, 첨단 검사 기술인 AOI(자동 광학 검사)는 필수적인 역할을 합니다.
그러나 많은 기업들이 실제 적용에서 AOI 검사에서 총체적인 오판 문제를 겪고 있으며, 이는 의심할 여지 없이 생산 효율성과 제품 품질에 영향을 미칩니다. 이를 위해 우리는 AOI 검사에서 흔히 발생하는 5가지 문제에 대한 심층적인 분석을 수행하고 기업이 검사의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 되는 실용적이고 실질적인 해결책을 제시했습니다.
AOI 검사에서 항상 오판이 발생합니까? 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책
문제 1: 문자 감지 시 빈번한 오경보
성능 설명: 시스템이 자격 있는 문자 인쇄/각인 및 정상적인 기능을 가진 부품을 불량품으로 판단하여 오경보를 발생시킵니다.
원인 분석: AOI 문자 감지의 높은 오판율의 근본적인 이유는 부품 문자 이미지의 불안정성과 감지 표준의 단일성에 있습니다.
문자 이미지가 불안정함
공급업체 차이: 서로 다른 공급업체는 서로 다른 문자 인쇄/각인 기술, 잉크/레이저 매개변수 등을 사용하여 문자의 색상 깊이, 두께, 대비 등이 일치하지 않습니다.
공정 변동: 동일한 공급업체의 서로 다른 배치 및 생산 조건에서 문자 인쇄/각인의 품질도 변동될 수 있습니다.
환경 간섭: 먼지, 얼룩, 부품 표면의 반사와 같은 환경적 요인도 문자 이미지의 선명도와 인식 난이도에 영향을 미칠 수 있습니다.
테스트 표준이 단일함.
기존 AOI 시스템: 일반적으로 사전 설정된 문자 템플릿과 고정된 임계값을 비교하는 규칙 기반의 기존 이미지 처리 알고리즘을 채택하며, 문자 이미지의 다양성과 복잡성에 적응하기 어렵습니다.
적응 능력 부족: 서로 다른 문자 특징 및 이미지 품질에 따라 인식 매개변수를 동적으로 조정할 수 없어 지속적으로 높은 오판율을 초래합니다.
해결책:
위의 문제에 대응하여 딥 러닝 기반의 OCR 문자 인식 기술과 적응형 광원 기술을 채택하여 문자 이미지에 대한 AOI 시스템의 인식 능력과 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
최적화 알고리즘 - 딥 러닝 OCR 알고리즘
Shenzhou Vision AOI에 탑재된 고급 알고리즘과 같은 딥 러닝 기반의 OCR 문자 인식 알고리즘을 채택함으로써 방대한 문자 이미지 데이터로부터 학습하고, 서로 다른 글꼴, 크기, 색상 및 배경의 문자를 자동으로 추출하고 인식하여 인식 정확도를 효과적으로 향상시킬 수 있습니다.
적응형 광원
서로 다른 부품의 문자 인쇄/각인 공정에 따라 광원 각도, 밝기, 색상 등의 매개변수를 자동으로 조정하여 문자 이미지의 선명도와 대비를 최적화하여 OCR 인식에 고품질 이미지 입력을 제공합니다.
AOI 검사에서 항상 오판이 발생합니까? 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책
문제 2: 광원 및 환경의 간섭으로 인한 오판
불균일한 조명, 주변 조명의 빈번한 변화, 장치의 감도 수준의 부적절한 설정은 모두 수집된 이미지의 품질 저하를 초래하여 AOI 시스템의 감지 결과에 영향을 미치고 오판을 유발할 수 있습니다.
원인 분석: 광원 및 환경 요인은 이미지 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 부적절한 조명 조건 및 장비 감도 설정은 감지 이미지가 부품의 상태를 제대로 반영하지 못하게 합니다.
해결책:
광원 매개변수를 동적으로 조정합니다: 재료의 반사 특성을 충분히 고려하고, 다각도 광원을 설정하고, 테스트 및 최적화를 통해 최상의 이미지 대비 및 선명도를 얻기 위해 가장 적합한 광원 각도의 조합을 찾습니다. 한편, 안정적인 조명을 보장하기 위해 광원의 밝기를 정기적으로 보정합니다.
밀폐된 감지 환경: 외부 광 간섭을 차단하기 위해 감지 영역에 광 차폐 장치를 설치하여 감지를 위한 독립적이고 안정적인 환경을 조성하고 이미지 품질의 안정성을 보장합니다.
AOI 검사에서 항상 오판이 발생합니까? 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책
문제 3: 알고리즘 매개변수가 너무 엄격하거나 너무 느슨하게 설정됨
문제 설명: AOI(자동 광학 검사) 프로세스 중에 알고리즘 모델의 임계값 설정이 실제 프로세스 표준과 일치하지 않으면 다음과 같은 문제가 발생합니다.
검사 누락: 임계값 설정이 너무 느슨하여 일부 심각한 결함이 감지되지 않아 품질 위험을 초래합니다.
오경보: 임계값이 너무 엄격하게 설정되어 일부 사소한 결함이나 정상적인 변동을 불량품으로 오판하여 수동 재평가 작업량을 늘리고 생산 효율성을 감소시킵니다.
예를 들어, 솔더 조인트 오프셋 감지를 예로 들 수 있습니다. 오프셋 비율 임계값이 너무 엄격하게 설정되면 약간의 오프셋이 있지만 정상적인 기능을 가진 일부 솔더 조인트가 불량으로 판단될 수 있습니다. 반대로 임계값이 너무 느슨하게 설정되면 일부 심하게 오프셋된 솔더 조인트의 검사 누락으로 이어져 제품의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
원인 분석: 위의 문제의 근본적인 원인은 알고리즘 매개변수 설정의 합리성과 알고리즘 자체의 한계에 있습니다.
매개변수 설정이 비합리적임
알고리즘 모델의 임계값 매개변수 설정은 과학적 근거가 부족하고 실제 프로세스 표준과 결합하여 조정되지 않아 감지 결과와 실제 생산 상황 사이에 단절이 발생합니다.
알고리즘의 한계
단일 알고리즘은 다양한 부품 및 다양한 결함 유형의 감지 요구 사항을 충족하기 어렵고 감지 정확도와 효율성의 균형을 맞추기도 어렵습니다.
해결책:
위의 문제에 대응하여 단계별 디버깅 알고리즘 전략과 여러 알고리즘의 통합을 채택하여 AOI 시스템의 감지 정확도와 적응성을 향상시킬 수 있습니다.
알고리즘을 단계별로 디버깅
초기 단계: 임계값을 적절히 낮추고 결함 감지율을 높여 검사 누락을 방지합니다.
최적화 단계: 임계값을 점차적으로 조이고, 대량의 샘플 데이터를 통해 검증 및 최적화하고, 오경보를 줄이고, 최상의 균형점을 찾습니다.
여러 알고리즘 채택
알고리즘 라이브러리: 예를 들어, Shenzhou Vision AOI는 40개 이상의 딥 러닝 알고리즘을 채택하여 풍부한 알고리즘 라이브러리를 구축했습니다.
정밀 매칭: 서로 다른 유형의 부품 및 서로 다른 감지 부품에 대해 가장 적합한 알고리즘을 선택하여 복잡한 결함의 감지 정확도를 향상시킵니다.
문제 4: 패드 설계 및 재료의 차이로 인한 오판
성능 설명: 패드 크기가 표준이 아니거나 재료 포장에 차이가 있는 경우 AOI 시스템의 위치 지정 구성 요소가 잘못되어 오판을 유발하고 생산 진행 상황 및 제품 품질에 영향을 미칠 수 있습니다.
원인 분석: 패드 설계가 표준을 충족하지 않고 재료 포장이 일치하지 않아 AOI 시스템의 사전 설정 매개변수 위치 지정에 편차가 발생하여 부품의 위치 및 상태를 정확하게 식별할 수 없습니다.
해결책:
패드 설계 표준화: 솔더링 공정 설계 단계에서 패드 치수가 부품 핀의 치수와 정확히 일치하도록 하고, 패드의 대칭 배열을 피하고, 반사 간섭을 줄이고, 위치 지정 정확도를 향상시킵니다.
재료 데이터베이스 구축: 서로 다른 배치에서 재료의 문자, 색상 및 기타 특성 정보를 기록합니다. 감지 프로세스 중에 재료 정보를 기반으로 감지 매개변수를 동적으로 업데이트하여 시스템이 재료의 변화에 적응할 수 있도록 합니다.
문제 5: 장비 유지 보수 및 보정 편차 부족
성능 설명: 장비를 장기간 사용한 후 하드웨어 노후화(예: 렌즈 풀림, 광원 감쇠 등)가 발생하고 적시에 유지 보수하지 않거나 디버깅 중에 원점 센서를 정기적으로 보정하지 않으면 감지 정확도가 감소하고 오판이 발생합니다.
원인 분석: 장비 유지 보수는 AOI 시스템의 정상적인 작동의 핵심입니다. 하드웨어 노후화 또는 적시에 보정하지 못하면 장비 성능 및 감지 정확도에 영향을 미치고 오판을 유발할 수 있습니다.
해결책:
유지 보수 계획 개발: 렌즈 청소, 벨트 장력 확인, 장비 좌표계 보정 등을 포함하여 장비에 대한 포괄적인 월별 검사 및 유지 보수를 수행하여 모든 구성 요소가 최상의 상태를 유지하도록 합니다.
장비 상태 실시간 모니터링: 전문 소프트웨어 시스템을 통해 광원 밝기 및 카메라 해상도와 같은 주요 매개변수를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 매개변수가 비정상적인 경우 기술자의 적시 유지 보수 및 조정을 용이하게 하기 위해 적시에 경고가 발령됩니다.
AOI 검사에서 항상 오판이 발생합니까? 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책
결론적으로, AOI 감지에서 오판 문제를 해결하려면 여러 측면에서 접근 방식이 필요합니다. 이미지 품질, 감지 프로그램, 외부 간섭, 알고리즘 최적화, 장비 유지 보수 및 보정을 포괄적으로 제어함으로써 기업은 오판율을 효과적으로 줄이고 AOI 감지의 정확성과 신뢰성을 향상시키며 산업 생산에 더 강력한 품질 보증을 제공할 수 있습니다.
위의 5가지 흔한 문제와 실용적인 해결책이 모든 사람이 AOI 검사의 정확성과 신뢰성을 더욱 향상시키고 산업 생산을 보호하는 데 도움이 되기를 바랍니다.
