В нашем последнем посте в блоге мы обсуждали, почему традиционный выборочный контроль является риском. На этой неделе мы приоткроем завесу над технологией, которая решает эту проблему: Автоматизированная оптическая инспекция (AOI).

Для многих в производстве системы AOI могут показаться загадочными черными ящиками. Как машина может видеть и оценивать сложный компонент с большей точностью и скоростью, чем обученный человек? Ответ кроется в сложном, но элегантно логичном процессе, который имитирует и значительно превосходит человеческое зрение.

По своей сути система AOI — это роботизированный глаз с мозгом. Давайте разберемся, как это работает, от света до понимания.

Четыре столпа машинного зрения: аппаратное обеспечение

Каждая система AOI, от простого детектора присутствия до самых передовых сортировщиков Openex на базе ИИ, построена на четырех основных аппаратных компонентах:

• 1. Освещение: основа зрения Это самый важный элемент. Правильное освещение гарантирует, что камера сможет постоянно видеть интересующую деталь. Мы используем специализированные светильники (светодиодные кольца, купольные светильники, подсветку), чтобы выделить контуры, текстуру поверхности или края, делая дефекты, такие как царапины, вмятины или пустоты, резко контрастными.

• 2. Объектив и камера: глаз Объектив фокусирует свет на цифровом датчике внутри камеры. Датчики с высоким разрешением захватывают невероятно детализированные изображения, в то время как высокоскоростные камеры могут делать тысячи четких изображений в минуту даже на быстро движущихся производственных линиях. Это «сетчатка» системы.

• 3. Процессорный блок: мозг Это мощный промышленный компьютер (IPC) или специальный контроллер технического зрения. Он не просто получает изображение; он его обрабатывает. Именно здесь программные алгоритмы анализируют изображение, чтобы принять решение о годности/браке за миллисекунды. Это «мозг» системы.

• 4. Связь и приведение в действие: нервная система После принятия решения система должна действовать. Она отправляет сигнал через кабели ввода-вывода (I/O) или по сети на последующее оборудование — например, на роботизированную руку для захвата дефектной детали, на отбраковочную руку для ее выталкивания с линии или на принтер для ее маркировки.

Рабочий процесс программного обеспечения: от изображения к действию

Оборудование собирает данные, но именно программное обеспечение находит в них смысл. Процесс проверки выполняется в несколько этапов:

• 1. Получение изображения: камера, срабатывающая по датчику, делает высококачественное изображение при идеально контролируемом освещении.
• 2. Предварительная обработка: программное обеспечение улучшает изображение, чтобы упростить анализ. Это может включать регулировку контрастности, уменьшение шума или повышение резкости краев.
• 3. Анализ и выполнение алгоритма: здесь и происходит волшебство. Программное обеспечение использует мощные инструменты для проверки детали:
  • Традиционные алгоритмы на основе правил: ищут предопределенные шаблоны. Например, «найти края и измерить расстояние между ними» для проверки размеров или «найти пятно пикселей, которое темнее окружающего фона» для обнаружения пятна.
  • ИИ и глубокое обучение: для сложных, субъективных или непредсказуемых дефектов (например, незначительные изменения цвета материала, сложные текстурированные поверхности) модели ИИ, обученные на тысячах изображений, могут делать тонкие суждения, очень похожие на суждения человека-эксперта, но с непоколебимой последовательностью.
• 4. Принятие решения и передача данных: программное обеспечение сравнивает результаты анализа с заданными вами критериями приемлемости. Находится ли измерение в пределах допуска? Присутствует ли дефект? На основании этого оно отправляет сигнал: OK или NG (не годен).
• 5. Приведение в действие: механизм отбраковки (например, струя воздуха, толкающая рука) физически удаляет дефектную деталь с производственной линии на основании сигнала.

Почему машинное зрение всегда превосходит человеческое

• Скорость: проверяет тысячи деталей в час, что намного превосходит возможности человека.
• Точность и последовательность: никогда не устает, не скучает и не отвлекается. Оно применяет один и тот же стандарт к каждой детали, 24/7.
• Точность: измеряет характеристики с микроскопической точностью, недоступной для человеческого глаза.
• Богатство данных: оно не просто отбраковывает деталь; оно записывает тип дефекта, местоположение и временную метку для каждого события, создавая мощный набор данных для отслеживания качества и улучшения процесса.

Готовы говорить на языке машинного зрения?

В мире AOI есть своя терминология. Понимание таких терминов, как «пиксель», «ROI», «ложное срабатывание» и «телецентрический объектив», является ключом к определению и пониманию вашей системы контроля.

Мы создали глоссарий по визуальному контролю, чтобы демистифицировать технический жаргон. Это незаменимый ресурс для инженеров, менеджеров по качеству и всех, кто хочет оценить или внедрить автоматизированный контроль.

В этом бесплатном глоссарии вы найдете четкие определения:

• Ключевых аппаратных компонентов (датчики, оптика, IPC)
• Важных программных терминов (алгоритмы, глубокое обучение, OCR)
• Критических показателей производительности (точность, повторяемость, FPS)
• И многого другого.

[Перейти к глоссарию по визуальному контролю здесь]

Расширьте возможности своей команды знаниями. Загрузите глоссарий сегодня и начните говорить на языке автоматизации качества.