Manuaalisesta visuaalisesta tarkastuksesta älykkääseen tunnistamiseen: Elektroniikkatuotteiden naarmujen havaitsemiskäytännön parantaminen

Elektroniikkateollisuudessa tuotteen ulkonäön laatu ei liity pelkästään tuotekuvaan, vaan se vaikuttaa suoraan myös asiakaskokemukseen ja markkinoiden kilpailukykyyn. Erityisesti 3C-elektroniikan ja tarkkuusrakenneosien tuotantoprosessissa on usein vaikeaa saada pitkäkestoisia vakaita ja yhtenäisiä arvioita manuaalisella silmämääräisellä tarkastuksella vikojen, kuten pienten naarmujen, naarmujen ja painaumien varalta tuotteen pinnalla. Nopeassa tuotantoympäristössä manuaaliseen tarkastukseen vaikuttavat helposti myös väsymys, subjektiiviset harkintaerot ja muut tekijät, jotka johtavat tarkastusten jättämiseen tai virheisiin.

Parantaaksemme elektronisten tuotteiden ulkonäkötarkastuksen automaatio- ja standardointitasoa olemme toteuttaneet projektin elektroniikkatuotteiden pinnan naarmujen tunnistamiseksi.Konenäkötarkastuksen testiprojekti rakentaa täydellisen visuaalisen tarkastusprosessin signaalin laukaisusta, optisesta kuvantamisesta ohjelmiston tunnistamiseen.

Järjestelmän arkkitehtuuri ja tunnistusprosessi

Tämä testijärjestelmä koostuu pääasiassa seuraavista ydinosista:

anturin laukaisumoduuli

Valonlähdevalojärjestelmä

Teollisuuskamerat ja korkearesoluutioiset teollisuusobjektiivit

Kuvankäsittely- ja viantunnistusohjelmistojärjestelmä

Kun tuote saapuu tarkastusasemalle, anturi kaappaa ensin paikkasignaalin ja lähettää laukaisukäskyn järjestelmään varmistaakseen tarkan ja hallittavan kuvausajoituksen ja välttääkseen liikevirheiden aiheuttaman kuvan epäterävyyden tai kuvavirheen.

Tämän jälkeen valonlähdejärjestelmä suorittaa kohdennettua valaistussuunnittelua tuotteen materiaalin ja pinnan heijastusominaisuuksien perusteella. Koska elektronisten tuotteiden koteloissa on yleensä erilaisia ​​pintaprosesseja, kuten ruiskutus, veto, kiillotus tai pinnoitus, naarmut näkyvät eri tavalla eri valaistuskulmissa. Siksi tässä testissä säätimme valonlähteen kulmaa, kirkkautta ja valaistusmenetelmää parantaaksemme harmaasävykontrastia naarmujen ja taustan välillä, jolloin hienovaraiset viat näkyvät paremmin.

Kuvaus- ja yksityiskohtien kaappausominaisuudet

Kuvausprosessissa teollisuuskameroita käytetään korkearesoluutioisilla linsseillä keräämään erittäin tarkkoja kuvia tuotteen pinnasta. Kun työskentelyetäisyys ja optiset parametrit asetetaan järkevästi, järjestelmä voi selkeästi palauttaa tuotteen pintarakenteen yksityiskohdat ja tuottaa laadukkaita alkuperäisiä kuvia myöhempää algoritmianalyysiä varten.

Varsinaisessa testinäytössä hienovaraisetkin naarmut, joita on vaikea havaita paljaalla silmällä, näkyvät selvästi kuvan suurentamisen jälkeen, mikä parantaa merkittävästi vian visualisointiastetta. Tämä erittäin tarkka kuvantamisominaisuus luo vankan perustan automaattiselle ulkonäön tarkastukselle.

Ohjelmiston tunnistaminen ja älykäs arviointi

Kun kuvien kerääminen on valmis, tunnistusohjelmisto suorittaa älykkään analyysin tuotteen pinnalle. Järjestelmä tunnistaa ja paikantaa epäillyt naarmuuntumisalueet kuvan esikäsittelyn, reunojen parantamisen ja ominaisuuksien erotusalgoritmien avulla. Samaan aikaan yhdessä asetettujen kynnysten kanssa vian pituus, leveys ja kontrasti arvioidaan kattavasti naarmuvirheiden automaattisen seulonnan toteuttamiseksi.

Eriasteisia vikoja voidaan myös luokitella ja luokitella tukemaan datatilastoja ja tulosten kirjaamista, mikä tarjoaa datatukea laadun jäljitettävyyttä ja prosessin optimointia varten.

Testaa vaikutus ja sovelluksen arvo

Testin aikana järjestelmän yleinen toiminta oli vakaa, signaalin laukaisuvaste oli nopea ja kuvanotto oli selkeää ja jatkuvaa. Kohdassa elektroniikkatuotteita, joissa on erilaisia ​​pintakäsittelyprosesseja, visiojärjestelmä osoittaa hyvää sopeutumiskykyä ja tunnistustarkkuutta.

Perinteisiin manuaalisiin tarkastusmenetelmiin verrattuna tällä visuaalisen tarkastuksen ratkaisulla on seuraavat edut:

Paranna tunnistustehokkuutta vastaamaan nopeiden tuotantolinjojen rytmivaatimuksia

Vähennä työvoimakustannuksia ja subjektiivisia harkintavirheitä

Paranna havaitsemisen johdonmukaisuutta ja tietojen jäljitettävyyttä

Tukee telakointia automatisoiduilla tuotantolinjajärjestelmillä älykkään lajittelun saavuttamiseksi

Tämän elektronisen tuotteen pinnan naarmujen havaitsemisen visuaalisen testiprojektin avulla vahvistimme edelleen konenäön sovellusarvon ulkonäön laadunvalvonnan alalla. Tulevaisuudessa jatkamme optisen rakenteen suunnittelun ja algoritmien optimointia, tunnistussovellusten laajentamista monimutkaisemmissa työolosuhteissa ja usean materiaalin skenaarioissa sekä vakaampia, tarkempia ja tehokkaampia tunnistusratkaisuja elektroniikkateollisuudelle.Näöntarkastusratkaisut。