AOI निरीक्षण में क्या हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

क्या AOI निरीक्षणों में हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

आज के औद्योगिक उत्पादन में, सटीक निरीक्षण प्रक्रिया अत्यंत महत्वपूर्ण है, और AOI (ऑटोमैटिक ऑप्टिकल इंस्पेक्शन), एक उन्नत निरीक्षण तकनीक के रूप में, एक अपरिहार्य भूमिका निभाता है।

हालांकि, कई उद्यम व्यावहारिक अनुप्रयोगों में AOI निरीक्षण में कुल गलत निर्णय की समस्या का सामना करते हैं, जो निस्संदेह उत्पादन दक्षता और उत्पाद की गुणवत्ता को प्रभावित करता है। इस अंत तक, हमने AOI निरीक्षण में पांच सामान्य समस्याओं का गहन विश्लेषण किया है और उद्यमों को निरीक्षण की सटीकता और विश्वसनीयता बढ़ाने में मदद करने के लिए व्यावहारिक और व्यावहारिक समाधान प्रदान किए हैं।

क्या AOI निरीक्षणों में हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

प्रश्न 1: अक्षर पहचान में बार-बार झूठे अलार्म

प्रदर्शन विवरण: सिस्टम योग्य अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन और सामान्य कार्य वाले घटकों को दोषपूर्ण उत्पादों के रूप में निर्धारित करता है, जिससे झूठे अलार्म ट्रिगर होते हैं।

कारण विश्लेषण: AOI अक्षर पहचान की उच्च गलत निर्णय दर का मूल कारण घटक अक्षर छवियों की अस्थिरता और पहचान मानकों की विलक्षणता है

अक्षर छवि अस्थिर है
आपूर्तिकर्ता अंतर: विभिन्न आपूर्तिकर्ता विभिन्न अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन तकनीकों, स्याही/लेजर मापदंडों आदि का उपयोग करते हैं, जिसके परिणामस्वरूप अक्षरों की असंगत रंग गहराई, मोटाई, कंट्रास्ट आदि होते हैं।

प्रक्रिया में उतार-चढ़ाव: एक ही आपूर्तिकर्ता से विभिन्न बैचों और उत्पादन स्थितियों के तहत, अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन की गुणवत्ता भी बदल सकती है।

पर्यावरण संबंधी हस्तक्षेप: घटकों की सतह पर धूल, दाग और प्रतिबिंब जैसे पर्यावरणीय कारक भी अक्षर छवियों की स्पष्टता और पहचान कठिनाई को प्रभावित कर सकते हैं।

परीक्षण मानक एकल है।

पारंपरिक AOI सिस्टम: वे आमतौर पर नियम-आधारित पारंपरिक छवि प्रसंस्करण एल्गोरिदम अपनाते हैं, जो पूर्व-निर्धारित अक्षर टेम्पलेट्स और तुलना के लिए निश्चित थ्रेसहोल्ड पर निर्भर करते हैं, और अक्षर छवियों की विविधता और जटिलता के अनुकूल होना मुश्किल होता है।

अनुकूली क्षमता का अभाव: विभिन्न अक्षर विशेषताओं और छवि गुणवत्ता के आधार पर पहचान मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करने में असमर्थ, जिसके परिणामस्वरूप गलत निर्णय की लगातार उच्च दर होती है।

समाधान:

उपरोक्त समस्याओं के जवाब में, डीप लर्निंग पर आधारित OCR अक्षर पहचान तकनीक और अनुकूली प्रकाश स्रोत तकनीक को अक्षर छवियों के लिए AOI सिस्टम की पहचान क्षमता और अनुकूलन क्षमता को बढ़ाने के लिए अपनाया जा सकता है

अनुकूलन एल्गोरिदम - डीप लर्निंग OCR एल्गोरिदम

डीप लर्निंग पर आधारित OCR अक्षर पहचान एल्गोरिदम को अपनाकर, जैसे कि शेनझोउ विजन AOI में सुसज्जित उन्नत एल्गोरिदम, यह विशाल अक्षर छवि डेटा से सीख सकता है, स्वचालित रूप से अक्षर विशेषताओं को निकाल सकता है, और विभिन्न फोंट, आकारों, रंगों और पृष्ठभूमि के अक्षरों को पहचान सकता है, प्रभावी ढंग से पहचान सटीकता में सुधार करता है।

अनुकूली प्रकाश स्रोत

विभिन्न घटकों की अक्षर मुद्रण/उत्कीर्णन प्रक्रियाओं के अनुसार, यह अक्षर छवियों की स्पष्टता और कंट्रास्ट को अनुकूलित करने के लिए प्रकाश स्रोत कोण, चमक और रंग जैसे मापदंडों को स्वचालित रूप से समायोजित करता है, OCR पहचान के लिए उच्च गुणवत्ता वाला छवि इनपुट प्रदान करता है।

क्या AOI निरीक्षणों में हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

प्रश्न 2: प्रकाश स्रोतों और पर्यावरण से हस्तक्षेप के कारण गलत निर्णय

असमान प्रकाश व्यवस्था, परिवेशी प्रकाश में बार-बार बदलाव, और डिवाइस के संवेदनशीलता स्तर की अनुचित सेटिंग्स, ये सभी एकत्र की गई छवियों की गुणवत्ता में गिरावट ला सकते हैं, जिससे AOI सिस्टम के पता लगाने के परिणामों पर असर पड़ता है और गलत निर्णय होता है।

कारण विश्लेषण: प्रकाश स्रोत और पर्यावरणीय कारक सीधे छवि की गुणवत्ता को प्रभावित करते हैं। अनुचित प्रकाश व्यवस्था की स्थिति और उपकरण संवेदनशीलता सेटिंग्स के कारण पता लगाने वाली छवियां घटकों की स्थिति को सही ढंग से प्रतिबिंबित करने में विफल हो जाएंगी।

समाधान:

प्रकाश स्रोत मापदंडों को गतिशील रूप से समायोजित करें: सामग्री की परावर्तक विशेषताओं पर पूरी तरह से विचार करें, बहु-कोण प्रकाश स्रोत स्थापित करें, और परीक्षण और अनुकूलन के माध्यम से, सर्वोत्तम छवि कंट्रास्ट और स्पष्टता प्राप्त करने के लिए प्रकाश कोणों का सबसे उपयुक्त संयोजन खोजें। इस बीच, स्थिर रोशनी सुनिश्चित करने के लिए नियमित रूप से प्रकाश स्रोत की चमक को कैलिब्रेट करें।

बंद पता लगाने का वातावरण: बाहरी प्रकाश हस्तक्षेप को अवरुद्ध करने के लिए पता लगाने वाले क्षेत्र में एक प्रकाश ढाल स्थापित करें, पता लगाने के लिए एक स्वतंत्र और स्थिर वातावरण बनाएं और छवि गुणवत्ता की स्थिरता सुनिश्चित करें।

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प्रश्न 3: एल्गोरिदम पैरामीटर बहुत सख्ती से या बहुत ढीले ढंग से सेट किए गए हैं

समस्या विवरण: AOI (ऑटोमैटिक ऑप्टिकल इंस्पेक्शन) प्रक्रिया के दौरान, यदि एल्गोरिदम मॉडल में थ्रेसहोल्ड सेटिंग्स वास्तविक प्रक्रिया मानकों से मेल नहीं खाती हैं, तो निम्नलिखित समस्याएं आएंगी

छूट गया निरीक्षण: थ्रेसहोल्ड सेटिंग बहुत ढीली है, जिसके परिणामस्वरूप कुछ गंभीर दोषों का पता नहीं चल पाता है, जिससे गुणवत्ता का जोखिम होता है।

झूठा अलार्म: थ्रेसहोल्ड बहुत सख्ती से सेट किया गया है, कुछ मामूली दोषों या सामान्य उतार-चढ़ाव को दोषपूर्ण उत्पादों के रूप में गलत तरीके से आंकना, मैनुअल पुनर्मूल्यांकन के कार्यभार को बढ़ाता है और उत्पादन दक्षता को कम करता है।

उदाहरण के लिए, सोल्डर जॉइंट ऑफसेट का पता लगाने के लिए, यदि ऑफसेट प्रतिशत थ्रेसहोल्ड बहुत सख्ती से सेट किया गया है, तो कुछ सोल्डर जॉइंट्स जिनमें थोड़ा ऑफसेट है लेकिन सामान्य कार्य है, को दोषपूर्ण माना जा सकता है। इसके विपरीत, यदि थ्रेसहोल्ड बहुत ढीला सेट किया गया है, तो यह कुछ गंभीर रूप से ऑफसेट सोल्डर जॉइंट्स का पता लगाने से चूक सकता है, जिससे उत्पाद की विश्वसनीयता प्रभावित होती है।

कारण विश्लेषण: उपरोक्त समस्याओं का मूल कारण एल्गोरिदम पैरामीटर सेटिंग्स की तर्कसंगतता और एल्गोरिदम की अपनी सीमाओं में निहित है

पैरामीटर सेटिंग अनुचित है

एल्गोरिदम मॉडल में थ्रेसहोल्ड पैरामीटर सेटिंग में वैज्ञानिक आधार का अभाव है और इसे वास्तविक प्रक्रिया मानकों के संयोजन में समायोजित नहीं किया गया है, जिसके परिणामस्वरूप पता लगाने के परिणामों और वास्तविक उत्पादन स्थिति के बीच संबंध टूट जाता है।

एल्गोरिदम की सीमाएँ

एकल एल्गोरिदम विभिन्न घटकों और विभिन्न दोष प्रकारों की पता लगाने की आवश्यकताओं को पूरा करना मुश्किल है, और यह पता लगाने की सटीकता और दक्षता को संतुलित करना भी मुश्किल है।

समाधान:

उपरोक्त समस्याओं के जवाब में, AOI सिस्टम की पता लगाने की सटीकता और अनुकूलन क्षमता में सुधार करने के लिए चरणबद्ध डिबगिंग एल्गोरिदम और कई एल्गोरिदम के एकीकरण की रणनीति को अपनाया जा सकता है

चरणों में एल्गोरिदम को डीबग करें

प्रारंभिक चरण: थ्रेसहोल्ड को उचित रूप से कम करें, दोष का पता लगाने की दर बढ़ाएं, और छूटे हुए पता लगाने से बचें।

अनुकूलन चरण: थ्रेसहोल्ड को धीरे-धीरे कस लें, बड़ी मात्रा में नमूना डेटा के माध्यम से सत्यापित और अनुकूलित करें, झूठे सकारात्मक को कम करें, और सर्वोत्तम संतुलन बिंदु खोजें।

एकाधिक एल्गोरिदम अपनाएँ

एल्गोरिदम लाइब्रेरी: उदाहरण के लिए, शेनझोउ विजन AOI ने एक समृद्ध एल्गोरिदम लाइब्रेरी बनाने के लिए 40 से अधिक डीप लर्निंग एल्गोरिदम को अपनाया है।

सटीक मिलान: विभिन्न प्रकार के घटकों और विभिन्न पता लगाने वाले भागों के लिए, जटिल दोषों का पता लगाने की सटीकता में सुधार करने के लिए पता लगाने के लिए सबसे उपयुक्त एल्गोरिदम का चयन किया जाता है।

प्रश्न 4: पैड डिज़ाइन और सामग्रियों में अंतर के कारण गलत निर्णय

प्रदर्शन विवरण: जब पैड का आकार मानक नहीं होता है या सामग्री पैकेजिंग में अंतर होता है, तो AOI सिस्टम के पोजिशनिंग घटक गलत हो सकते हैं, जिससे गलत निर्णय होता है और उत्पादन प्रगति और उत्पाद की गुणवत्ता प्रभावित होती है।

कारण विश्लेषण: पैड डिज़ाइन मानकों को पूरा नहीं करता है, और सामग्री पैकेजिंग असंगत है, जो AOI सिस्टम की पूर्व निर्धारित पैरामीटर पोजिशनिंग में विचलन का कारण बनता है और घटकों की स्थिति और स्थिति की सटीक पहचान करना असंभव बना देता है।

समाधान:

पैड डिज़ाइन को मानकीकृत करें: सोल्डरिंग प्रक्रिया डिज़ाइन चरण के दौरान, सुनिश्चित करें कि पैड आयाम घटक पिन के आयामों से सटीक रूप से मेल खाते हैं, पैड की सममित व्यवस्था से बचें, प्रतिबिंब हस्तक्षेप को कम करें, और पोजिशनिंग सटीकता बढ़ाएं।

एक सामग्री डेटाबेस स्थापित करें: विभिन्न बैचों से सामग्रियों की विशेषता जानकारी, रंग और अन्य जानकारी रिकॉर्ड करें। पता लगाने की प्रक्रिया के दौरान, सामग्री की जानकारी के आधार पर पता लगाने के मापदंडों को गतिशील रूप से अपडेट किया जाता है ताकि सिस्टम सामग्रियों में बदलावों के अनुकूल हो सके।

प्रश्न 5: अपर्याप्त उपकरण रखरखाव और अंशांकन विचलन

प्रदर्शन विवरण: उपकरण के लंबे समय तक उपयोग के बाद, यदि हार्डवेयर पुराना हो जाता है (जैसे ढीले लेंस, प्रकाश स्रोत क्षीणन, आदि) और समय पर रखरखाव नहीं किया जाता है, या यदि डिबगिंग के दौरान मूल सेंसर को नियमित रूप से कैलिब्रेट नहीं किया जाता है, तो इससे पता लगाने की सटीकता में कमी आएगी और गलत निर्णय होगा।

कारण विश्लेषण: उपकरण रखरखाव AOI सिस्टम के सामान्य संचालन की कुंजी है। हार्डवेयर की उम्र बढ़ने या समय पर कैलिब्रेट करने में विफलता उपकरण के प्रदर्शन और पता लगाने की सटीकता को प्रभावित करेगी, और गलत निर्णय हो सकता है।

समाधान:

एक रखरखाव योजना विकसित करें: उपकरण का एक व्यापक मासिक निरीक्षण और रखरखाव करें, जिसमें लेंस की सफाई, बेल्ट के तनाव की जांच, उपकरण समन्वय प्रणाली का अंशांकन, आदि शामिल हैं, यह सुनिश्चित करने के लिए कि सभी घटक सर्वोत्तम स्थिति में हैं।

उपकरण की स्थिति की वास्तविक समय निगरानी: पेशेवर सॉफ्टवेयर सिस्टम की मदद से, प्रकाश स्रोत की चमक और कैमरा रिज़ॉल्यूशन जैसे प्रमुख मापदंडों की वास्तविक समय में निगरानी की जा सकती है। एक बार मापदंडों के असामान्य होने पर, तकनीशियनों की समय पर रखरखाव और समायोजन की सुविधा के लिए एक समय पर चेतावनी जारी की जाएगी।

क्या AOI निरीक्षणों में हमेशा गलतियाँ होती हैं? पाँच सामान्य समस्याएँ और व्यावहारिक समाधान

निष्कर्ष में, AOI पता लगाने में गलत निर्णय की समस्या को हल करने के लिए कई पहलुओं से दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है। छवि गुणवत्ता, पता लगाने के कार्यक्रमों, बाहरी हस्तक्षेप, एल्गोरिदम अनुकूलन, साथ ही उपकरण रखरखाव और अंशांकन को व्यापक रूप से नियंत्रित करके, उद्यम प्रभावी ढंग से गलत निर्णय दर को कम कर सकते हैं, AOI पता लगाने की सटीकता और विश्वसनीयता को बढ़ा सकते हैं, और औद्योगिक उत्पादन के लिए अधिक शक्तिशाली गुणवत्ता आश्वासन प्रदान कर सकते हैं।

यह आशा की जाती है कि उपरोक्त पांच सामान्य समस्याएं और व्यावहारिक समाधान सभी को AOI निरीक्षण की सटीकता और विश्वसनीयता को और बेहतर बनाने और औद्योगिक उत्पादन की रक्षा करने में मदद कर सकते हैं।