Techniniai principai: protinga logika nuo „matymo“ iki „sprendimo“
Vizualinės apžiūros įrangos esmė yra mašinos matymo sistema, kurios darbo eigą galima suskirstyti į tris išmaniuosius etapus:
Vaizdo gavimas: didelės raiškos pramoniniai fotoaparatai (CCD / CMOS), profesionalūs optiniai lęšiai ir pritaikytos apšvietimo sistemos naudojamos bandomajam objektui vaizduoti įvairiais kampais ir spektrais. Pavyzdžiui, atspindintiems paviršiams naudojamas poliarizuotas šviesos apšvietimas, o bendraašioji šviesa arba struktūrinė šviesa naudojama siekiant padidinti kontrastą esant mažiems defektams, užtikrinant, kad nebūtų praleista jokių vaizdo detalių.
Algoritmo apdorojimas: Gilus mokymasis (CNN konvoliuciniai neuroniniai tinklai) ir tradiciniai vaizdo apdorojimo algoritmai (kraštų aptikimas, slenksčio segmentavimas, funkcijų suderinimas) naudojami vaizdo defektų ypatybėms (tokioms kaip dydis, forma, spalva ir tekstūra) išgauti ir analizuoti. Įprasti algoritmai apima „ResNet“ tinklą defektų klasifikavimui ir YOLO seriją objektų aptikimui.
Sprendimų vykdymo sistema: sistema automatiškai išveda aptikimo rezultatus pagal iš anksto nustatytus kokybės tikrinimo standartus, klasifikuoja ir pažymi tinkamus ir sugedusius gaminius ir naudoja įvesties/išvesties sąsajas, kad susietų su robotų rankomis, atmetimo įrenginiais arba signalizacijos sistemomis, kad būtų pasiektas integruotas „aptikimo{0}}rūšiavimas“.
Pagrindiniai pranašumai: neperžengimas rankinio kokybės tikrinimo „lubomis“.
Palyginti su tradicine rankine vizualine apžiūra, vizualinės apžiūros įranga demonstruoja penkis revoliucinius laimėjimus:
(1) Tikslumas: šuolis nuo milimetro lygio iki mikronų lygio
Žmogaus akies skiriamoji geba yra maždaug 0,1-0,2 milimetro, o vizualinės apžiūros įranga per mikroskopinius lęšius gali aptikti 5-10 mikronų (atitinka 1/10 žmogaus plauko skersmens). Pavyzdžiui, tikrinant puslaidininkių pakuotę, įranga gali tiksliai nustatyti mikronų lygio defektus, tokius kaip litavimo rutulio poslinkis ir trinkelių pažeidimai, taip išvengiant lusto gedimo dėl išvaizdos defektų.
(2) Efektyvumas: 24 valandas per parą veikiantis „kokybės tikrinimo robotas“
Rankiniam kokybės patikrinimui įtakos turi tokie veiksniai kaip nuovargis ir emocijos. Efektyvi kasdienė apžiūros trukmė yra maždaug 6-8 valandos, o praleistų aptikimų rodiklis siekia net 5 %-10 %. Vizualios apžiūros įranga gali greitai aptikti šimtus vienetų per minutę ir palaiko 7 × 24 valandų nepertraukiamą veikimą. Pristačius įrangą, tam tikra automobilių dalių gamybos linija padidino vienos pamainos pajėgumą 40%, o praleistų aptikimų rodiklis sumažėjo iki žemiau 0,1%.
(3) Nuoseklumas: standartizuotos kokybės patikros „geležinis vykdytojas“.
Subjektyviems inspektorių sprendimams dėl defektų lengvai įtakos turi apšvietimas ir patirtis, todėl skirtingi inspektoriai gali klaidingai įvertinti tą patį defektą. Vizualios apžiūros įranga, pagrįsta standartizuotais algoritminiais modeliais, leidžia vieningai kiekybiškai įvertinti tokius rodiklius kaip spalvos nuokrypis (ΔE).<1) and dimensional tolerance (±0.01mm), ensuring the consistency and traceability of quality inspection results.
(4) Duomenų vertė: naujovinimas iš „Kokybės tikrinimo“ į „Kokybės kontrolę“
Įranga gali rinkti tikrinimo duomenis realiu laiku ir generuoti statistines ataskaitas, tokias kaip defekto tipo pasiskirstymas ir gamybos linijos išeigos tendencijos, taip užtikrinant duomenų palaikymą proceso optimizavimui. 3C gaminių gamintojas, naudodamasis įrangos duomenimis, atrado, kad tam tikro modelio mobiliojo telefono korpuso įbrėžimai susikaupė liejimo procese. Sureguliavus pelėsių temperatūrą, defektų lygis sumažėjo 75%.
(5) Pritaikymas: „Visas-kokybės inspektorius“ sudėtinguose scenarijuose
Jis gali dirbti aplinkoje, kuri yra sunkiai pasiekiama žmonėms, pvz., aukšta temperatūra (pvz., metalo terminio apdorojimo dalių patikra), dulkės (pvz., statybinių medžiagų paviršiaus patikrinimas) ir didelė rizika (pvz., cheminių medžiagų talpyklos patikra). Atliekant fotovoltinio modulio patikrinimą, įranga gali tiksliai nustatyti defektus, tokius kaip elementų įtrūkimai ir litavimo jungčių nesutapimas esant stipriai šviesai, imituojant saulės šviesą, taip užtikrinant modulių energijos gamybos efektyvumą.
Įvairūs taikymo scenarijai: „Pagrindinis raktas“ kokybės tikrinimui visose pramonės šakose
Vizualios apžiūros įranga įsiskverbė į visą gamybos grandinę. Toliau pateikiami tipiški taikymo scenarijai:
(1) 3C elektronika: tikslus valdymas mažoje erdvėje
Mobiliojo telefono korpuso patikra: aptinkami defektai, tokie kaip CNC apdirbtų rėmų įbrėžimai, netolygus anoduotos plėvelės storis ir LOGO spausdinimo neatitikimas, užtikrinant išvaizdos proceso tikslumą.
PCB plokštės patikrinimas: naudojant AOI (automatinį optinį patikrinimą), kad būtų galima nustatyti tokias problemas kaip trinkelės atsiskyrimas, trumpieji jungimai ir netinkamai išdėstyti komponentai, kurių defektų aptikimo dažnis viršija 99%.
Atvejo analizė: pirmaujančiam mobiliųjų telefonų gamintojui pristačius didelio{0}}tikslumo vizualinio tikrinimo liniją, bendras gatavo produkto išvaizdos defektų lygis sumažėjo nuo 3 % iki 0,5 %, kasmet sutaupant daugiau nei dešimt milijonų juanių perdirbimo išlaidų.
(2) Automobilių gamyba: visapusiška apsauga nuo dalių iki visos transporto priemonės
Dalių patikra: variklio cilindrų bloko paviršiaus įdubimų, rato stebulės dengimo burbuliukų ir prasto laido laido gnybtų užspaudimo aptikimas. Galutinė transporto priemonės apžiūra: išorinių defektų, pvz., dažų apelsino žievelės, nelygių durų tarpų ir stiklo įbrėžimų, nustatymas, padedantis atlikti mišraus -modelio transporto priemonės patikrą toje pačioje gamybos linijoje.
Techniniai akcentai: naudojant 3D struktūrinio šviesos skenavimo technologiją, galima atkurti trimatį lenktų dalių (pvz., automobilių kėbulo plokščių) profilį ir pasiekti, kad deformacijų aptikimo tikslumas būtų ±0,02 mm.
(3) Maistas ir farmacija: saugos linijos „vizualus sargybinis“.
Maisto pakuočių patikrinimas: pašalinti defektus, tokius kaip kreivos gėrimų butelių etiketės, susiraukšlėję maišelių sandarikliai ir pažeistos farmacinės aliuminio folijos pakuotės.
Farmacinės išvaizdos patikrinimas: Vizualus defektų, tokių kaip tabletės spalvos pakitimas, kapsulės deformacija ir ampulės įtrūkimai, identifikavimas, atitinkantis GMP atitikties reikalavimus.
Inovatyvus pritaikymas: Šviežių produktų rūšiavimo scenarijuose naudojama daugiaspektrinio matymo technologija vaisių paviršiaus pažeidimams ir cukraus pasiskirstymui aptikti, todėl galima automatizuoti kokybės klasifikavimą.
(4) Techninė įranga ir statybinės medžiagos: birių produktų kokybės naujovės
Metalo apdirbimo dalių patikra: aptikti defektai, tokie kaip guolio žiedo paviršiaus įtrūkimai, netolygus varžtų dangos storis ir štampavimo dalių įtrūkimai.
Statybinių medžiagų paviršiaus patikra: keraminių plytelių glazūros dėmių, stiklo burbuliukų ir plokščių siūlių tarpų išvaizdos kokybės kontrolė, aptikimo greitis didesnis nei 20 metrų per minutę.
Pažangus atnaujinimas: sanitarinių gaminių gamintojas integravo vizualinį patikrinimą su MES sistema, todėl uždarojo{0}}ciklo valdymas nuo tikrinimo duomenų iki proceso parametrų, padidindamas pirmojo-praėjimo išeigą 18%.
Pramonės tendencijos: gilus AI ir vizualinio patikrinimo integravimas
Šiuo metu vizualinio išvaizdos defektų tikrinimo įranga rodo tris pagrindines plėtros tendencijas:
Gilus mokymasis suteikia galimybę atpažinti defektus: tradiciniai algoritmai remiasi rankiniu būdu apibrėžtomis funkcijomis (tokiomis kaip briaunos ir tekstūros), todėl sudėtingų defektų (pvz., netaisyklingų įbrėžimų ir neryškių spalvų dėmių) aptikimo efektyvumas yra ribotas. Giluminiu mokymusi{1}}pagrįsti defektų aptikimo modeliai gali automatiškai išgauti kelių-pakopų funkcijas atlikdami didžiulį pavyzdinį mokymą ir žymiai pagerindami „nežinomų defektų“ apibendrinimo galimybes. Optinių lęšių gamintojas panaudojo perdavimo mokymosi technologiją, kad sutrumpintų naujo medžiagos defektų aptikimo modelio mokymo ciklą nuo 2 savaičių iki 3 dienų.
Daugiarūšis vizualinis sintezė: sunku patenkinti sudėtingų scenarijų poreikius vienu vizualiniu būdu (pvz., 2D vaizdavimu), o 2D +3D vizualinis sintezė ir „matomos šviesos + infraraudonųjų spindulių + ultravioletinių spindulių“ daugiaspektrinis vaizdavimas tampa tendencijomis. Pavyzdžiui, atliekant ličio -jonų akumuliatorių bandymus, derinant 2D vizualinę apžiūrą su infraraudonųjų spindulių terminiu vaizdavimu, galima vienu metu identifikuoti elektrodų ąselės suvirinimo defektus ir vidinio šiluminio pertrūkio riziką.
Debesu{0}}pagrįstas bendradarbiavimas ir išmanus valdymas bei priežiūra, naudojant pramoninę interneto platformą, leidžia kaupti ir analizuoti bandymų duomenis iš kelių gamyklų debesyje, padedant grupės įmonėms nustatyti vieningus kokybės tikrinimo standartus.