এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

আজকের শিল্প উৎপাদনে, সুনির্দিষ্ট পরিদর্শন প্রক্রিয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, এবং অটোমেটিক অপটিক্যাল পরিদর্শন (AOI), একটি উন্নত পরিদর্শন প্রযুক্তি হিসাবে, একটি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে।

যাইহোক, অনেক কোম্পানি বাস্তব প্রয়োগে AOI পরিদর্শনে সম্পূর্ণ ভুল মূল্যায়নের সমস্যার মুখোমুখি হয়, যা নিঃসন্দেহে উৎপাদন দক্ষতা এবং পণ্যের গুণমানকে প্রভাবিত করে। we have conducted an in-depth analysis of the five common problems in AOI inspection and provided practical and practical solutions to help enterprises enhance the accuracy and reliability of inspection.

এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

প্রশ্ন ১ঃ চরিত্র সনাক্তকরণে প্রায়শই মিথ্যা অ্যালার্ম

পারফরম্যান্সের বর্ণনাঃ সিস্টেমটি যোগ্য অক্ষর মুদ্রণ / খোদাই এবং স্বাভাবিক ফাংশন সহ উপাদানগুলিকে ত্রুটিযুক্ত পণ্য হিসাবে নির্ধারণ করে, মিথ্যা অ্যালার্ম সক্রিয় করে।

কারণ বিশ্লেষণঃ AOI অক্ষর সনাক্তকরণের উচ্চ ভুল মূল্যায়নের মূল কারণটি উপাদান অক্ষর চিত্রগুলির অস্থিতিশীলতা এবং সনাক্তকরণ মানগুলির এককতা।

চরিত্রের চিত্র অস্থির
সরবরাহকারীর মধ্যে পার্থক্যঃ বিভিন্ন সরবরাহকারী বিভিন্ন অক্ষর মুদ্রণ / খোদাই কৌশল, কালি / লেজার পরামিতি ইত্যাদি ব্যবহার করে, যার ফলে অসামঞ্জস্যপূর্ণ রঙের গভীরতা, বেধ, বিপরীতে ইত্যাদি।অক্ষরের.

প্রসেস ফ্লুক্টোশনঃ একই সরবরাহকারীর বিভিন্ন লট এবং উত্পাদন অবস্থার অধীনে, অক্ষর মুদ্রণ / খোদাইয়ের মানও ফ্লুক্টোশন হতে পারে।

পরিবেশগত হস্তক্ষেপঃ উপাদানগুলির পৃষ্ঠের ধুলো, দাগ এবং প্রতিফলনের মতো পরিবেশগত কারণগুলিও চরিত্রের চিত্রগুলির স্পষ্টতা এবং স্বীকৃতির অসুবিধাকে প্রভাবিত করতে পারে।

পরীক্ষার মান একক।

ঐতিহ্যবাহী AOI সিস্টেমঃ তারা সাধারণত নিয়ম ভিত্তিক ঐতিহ্যগত চিত্র প্রক্রিয়াকরণ অ্যালগরিদম গ্রহণ করে, পূর্ব নির্ধারিত অক্ষর টেমপ্লেট এবং তুলনার জন্য নির্দিষ্ট থ্রেশহোল্ডের উপর নির্ভর করে,এবং চরিত্র চিত্রের বৈচিত্র্য এবং জটিলতার সাথে মানিয়ে নেওয়া কঠিন.

অভিযোজনযোগ্যতার অভাবঃ বিভিন্ন চরিত্রের বৈশিষ্ট্য এবং চিত্রের গুণমানের উপর ভিত্তি করে স্বীকৃতি পরামিতিগুলি গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে অক্ষম, যার ফলে ভুল মূল্যায়নের উচ্চ হার থাকে।

সমাধানঃ

উপরের সমস্যাগুলোর প্রতিক্রিয়ায়, OCR character recognition technology based on deep learning and adaptive light source technology can be adopted to enhance the recognition ability and adaptability of the AOI system for character images

অপ্টিমাইজেশান অ্যালগরিদম - ডিপ লার্নিং ওসিআর অ্যালগরিদম

গভীর শিক্ষার উপর ভিত্তি করে ওসিআর অ্যালগরিদম গ্রহণ করে, যেমন Shenzhou Vision AOI-তে সজ্জিত উন্নত অ্যালগরিদম, এটি বিশাল অক্ষর চিত্র ডেটা থেকে শিখতে পারে,স্বয়ংক্রিয়ভাবে অক্ষরের বৈশিষ্ট্যগুলি বের করুন, এবং বিভিন্ন ফন্ট, আকার, রঙ এবং ব্যাকগ্রাউন্ডের অক্ষরগুলি স্বীকৃতি দেয়, কার্যকরভাবে স্বীকৃতি নির্ভুলতা উন্নত করে।

অভিযোজিত আলোর উৎস

বিভিন্ন উপাদান অক্ষর মুদ্রণ / খোদাই প্রক্রিয়া অনুযায়ী, এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে যেমন আলো উৎস প্যারামিটার সামঞ্জস্য কোণ, উজ্জ্বলতা,এবং অক্ষর ইমেজ স্পষ্টতা এবং বৈসাদৃশ্য অপ্টিমাইজ করার জন্য রঙ, ওসিআর স্বীকৃতির জন্য উচ্চ মানের চিত্র ইনপুট প্রদান করে।

এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

প্রশ্ন ২: আলোর উৎস এবং পরিবেশের হস্তক্ষেপের কারণে ভুল বিচার

অসামঞ্জস্যপূর্ণ আলো, পরিবেষ্টিত আলোর ঘন ঘন পরিবর্তন এবং ডিভাইসের সংবেদনশীলতার স্তরের অযৌক্তিক সেটিংগুলি সংগ্রহ করা চিত্রের মান হ্রাস করতে পারে,এইভাবে AOI সিস্টেমের সনাক্তকরণের ফলাফলকে প্রভাবিত করে এবং ভুল বিচার সৃষ্টি করে.

কারণ বিশ্লেষণঃ আলোর উৎস এবং পরিবেশগত কারণগুলি সরাসরি চিত্রের গুণমানকে প্রভাবিত করে।অযৌক্তিক আলোর অবস্থা এবং সরঞ্জামের সংবেদনশীলতা সেটিংগুলি সনাক্তকরণ চিত্রগুলিকে উপাদানগুলির অবস্থা সত্যিকারের প্রতিফলিত করতে ব্যর্থ করবে.

সমাধানঃ

গতিশীলভাবে আলোর উৎস পরামিতি সামঞ্জস্য করুনঃ সম্পূর্ণরূপে উপাদান প্রতিফলিত বৈশিষ্ট্য বিবেচনা, বহু কোণ আলোর উৎস সেট আপ, এবং পরীক্ষা এবং অপ্টিমাইজেশান মাধ্যমে,সেরা চিত্র বিপরীতে এবং স্পষ্টতা অর্জন করতে আলো কোণ সবচেয়ে উপযুক্ত সমন্বয় খুঁজেএদিকে, স্থিতিশীল আলোকসজ্জা নিশ্চিত করার জন্য নিয়মিতভাবে আলোর উৎসটির উজ্জ্বলতা ক্যালিব্রেট করুন।

ঘনিষ্ঠ সনাক্তকরণ পরিবেশঃ বহিরাগত আলো হস্তক্ষেপ ব্লক করার জন্য সনাক্তকরণ এলাকায় একটি হালকা ঢাল ইনস্টল করুন।সনাক্তকরণের জন্য একটি স্বাধীন এবং স্থিতিশীল পরিবেশ তৈরি করা এবং চিত্রের মানের স্থিতিশীলতা নিশ্চিত করা.

এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

প্রশ্ন 3: অ্যালগরিদমের পরামিতিগুলি খুব কঠোরভাবে বা খুব অবাধে সেট করা হয়

সমস্যা বর্ণনাঃ AOI (অটোমেটিক অপটিক্যাল ইন্সপেকশন) প্রক্রিয়ার সময়, যদি অ্যালগরিদম মডেলের থ্রেশহোল্ড সেটিংস প্রকৃত প্রক্রিয়া মানগুলির সাথে মেলে না,নিম্নলিখিত সমস্যা দেখা দেবে

পরিদর্শন মিস করাঃ থ্রেশহোল্ড সেটিংটি খুব অবাধ, যার ফলে কিছু গুরুতর ত্রুটি সনাক্ত করা যায় না, যা মানের ঝুঁকি সৃষ্টি করে।

মিথ্যা সতর্কতাঃ সীমাবদ্ধতা খুব কঠোরভাবে নির্ধারণ করা হয়েছে, কিছু ছোটখাট ত্রুটি বা সাধারণ ওঠানামাকে ত্রুটিযুক্ত পণ্য হিসাবে ভুলভাবে বিচার করা হয়েছে,ম্যানুয়াল পুনরায় মূল্যায়নের কাজের চাপ বৃদ্ধি এবং উত্পাদন দক্ষতা হ্রাস.

উদাহরণস্বরূপ, লোডার জয়েন্ট অফসেট সনাক্তকরণকে উদাহরণ হিসাবে নিন। যদি অফসেট শতাংশের থ্রেশহোল্ডটি খুব কঠোরভাবে সেট করা হয়,কিছু সোল্ডার জয়েন্ট সামান্য অফসেট কিন্তু স্বাভাবিক ফাংশন ত্রুটিযুক্ত হিসাবে বিচার করা যেতে পারেবিপরীতভাবে, যদি প্রান্তিক সীমাটি খুব শিথিলভাবে সেট করা হয়, তবে এটি কিছু গুরুতরভাবে অফসেট সোল্ডার জয়েন্টগুলির অনুপস্থিত সনাক্তকরণের দিকে পরিচালিত করতে পারে, যা পণ্যটির নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে।

কারণ বিশ্লেষণঃ উপরের সমস্যার মৌলিক কারণ হল অ্যালগরিদম প্যারামিটার সেটিংসের যুক্তিসঙ্গততা এবং অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতা

প্যারামিটার সেটিং অযৌক্তিক

অ্যালগরিদম মডেলের থ্রেশহোল্ড প্যারামিটার সেটিং বৈজ্ঞানিক ভিত্তির অভাব এবং প্রকৃত প্রক্রিয়া মানগুলির সাথে মিলিয়ে এটি সামঞ্জস্য করা হয়নি,যা সনাক্তকরণের ফলাফল এবং প্রকৃত উৎপাদন পরিস্থিতির মধ্যে সংযোগ বিচ্ছিন্ন করে.

অ্যালগরিদমের সীমাবদ্ধতা

একটি একক অ্যালগরিদম বিভিন্ন উপাদান এবং বিভিন্ন ত্রুটি প্রকারের সনাক্তকরণের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করা কঠিন এবং সনাক্তকরণের নির্ভুলতা এবং দক্ষতা ভারসাম্য বজায় রাখাও কঠিন।

সমাধানঃ

উপরের সমস্যাগুলোর প্রতিক্রিয়ায়,AOI সিস্টেমের সনাক্তকরণের নির্ভুলতা এবং অভিযোজনযোগ্যতা উন্নত করতে ধাপে ধাপে ডিবাগিং অ্যালগরিদম এবং একাধিক অ্যালগরিদমের সংহতকরণ কৌশল গ্রহণ করা যেতে পারে

পর্যায়ক্রমে অ্যালগরিদম ডিবাগ করুন

প্রাথমিক পর্যায়েঃ প্রান্তিক সীমা যথাযথভাবে হ্রাস করুন, ত্রুটি সনাক্তকরণের হার বাড়ান এবং মিস করা সনাক্তকরণ এড়ান।

অপ্টিমাইজেশান পর্যায়ঃ ধীরে ধীরে প্রান্তিককরণ করুন, প্রচুর পরিমাণে নমুনা ডেটা দিয়ে যাচাই করুন এবং অপ্টিমাইজ করুন, মিথ্যা ইতিবাচক হ্রাস করুন এবং সেরা ভারসাম্য পয়েন্টটি সন্ধান করুন।

একাধিক অ্যালগরিদম গ্রহণ করুন

অ্যালগরিদম লাইব্রেরিঃ উদাহরণস্বরূপ, শেনঝু ভিশন এওআই একটি সমৃদ্ধ অ্যালগরিদম লাইব্রেরি তৈরি করতে 40 টিরও বেশি গভীর শেখার অ্যালগরিদম গ্রহণ করেছে।

সুনির্দিষ্ট মিলঃ বিভিন্ন ধরণের উপাদান এবং বিভিন্ন সনাক্তকরণ অংশের জন্য, জটিল ত্রুটির সনাক্তকরণের নির্ভুলতা উন্নত করতে সনাক্তকরণের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত অ্যালগরিদম নির্বাচন করা হয়।

প্রশ্ন ৪ঃ প্যাডের নকশা এবং উপকরণের পার্থক্যের কারণে ভুল বিচার

পারফরম্যান্স বর্ণনাঃ যখন প্যাডের আকার মানক নয় বা উপাদান প্যাকেজিংয়ের পার্থক্য রয়েছে, তখন AOI সিস্টেমের অবস্থান উপাদানগুলি ভুল হতে পারে,যা ভুল বিচার করে এবং উৎপাদন অগ্রগতি এবং পণ্যের গুণমানকে প্রভাবিত করে.

কারণ বিশ্লেষণঃ প্যাড ডিজাইন মান পূরণ করে না, এবং উপাদান প্যাকেজিং অসঙ্গতিপূর্ণ,যা AOI সিস্টেমের পূর্বনির্ধারিত প্যারামিটার পজিশনিংয়ে বিচ্যুতি সৃষ্টি করে এবং উপাদানগুলির অবস্থান এবং অবস্থা সঠিকভাবে সনাক্ত করা অসম্ভব করে তোলে.

সমাধানঃ

প্যাড ডিজাইন স্ট্যান্ডার্ডাইজ করুনঃ সোল্ডারিং প্রক্রিয়ার নকশা পর্যায়ে, নিশ্চিত করুন যে প্যাডের মাত্রা উপাদান পিনগুলির সাথে সঠিকভাবে মিলছে, প্যাডগুলির সমান্তরাল বিন্যাস এড়ানো,প্রতিফলন হস্তক্ষেপ হ্রাস, এবং অবস্থান সঠিকতা উন্নত.

একটি উপাদান ডাটাবেস স্থাপন করুনঃ বিভিন্ন ব্যাচের উপাদানগুলির চরিত্র, রঙ এবং অন্যান্য বৈশিষ্ট্যগত তথ্য রেকর্ড করুন। সনাক্তকরণ প্রক্রিয়ার সময়,সনাক্তকরণ পরামিতিগুলি উপাদান তথ্যের উপর ভিত্তি করে গতিশীলভাবে আপডেট করা হয় যাতে সিস্টেমটি উপাদানগুলির পরিবর্তনের সাথে মানিয়ে নিতে পারে.

প্রশ্ন ৫ঃ যন্ত্রপাতি রক্ষণাবেক্ষণের অযোগ্যতা এবং ক্যালিব্রেশন বিচ্যুতি

পারফরম্যান্সের বর্ণনাঃ দীর্ঘমেয়াদী ব্যবহারের পরে, যদি হার্ডওয়্যারটি পুরানো হয় (যেমন লস লেন্স, আলোর উত্স হ্রাস, ইত্যাদি) এবং সময়মতো রক্ষণাবেক্ষণ করা হয় না,অথবা যদি ডিবাগিংয়ের সময় উৎপত্তি সেন্সর নিয়মিত ক্যালিব্রেট করা না হয়, এটি সনাক্তকরণের নির্ভুলতা হ্রাস করবে এবং ভুল বিচার করবে।

কারণ বিশ্লেষণঃ এওআই সিস্টেমের স্বাভাবিক ক্রিয়াকলাপের জন্য সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ গুরুত্বপূর্ণ।হার্ডওয়্যার পুরানো বা সময়মত ক্যালিব্রেশন ব্যর্থতা সরঞ্জাম কর্মক্ষমতা এবং সনাক্তকরণ নির্ভুলতা প্রভাবিত করবে, এবং ভুল বিচার হতে পারে।

সমাধানঃ

একটি রক্ষণাবেক্ষণ পরিকল্পনা তৈরি করুনঃ ল্যান্স পরিষ্কার করা, বেল্টের টেনশন পরীক্ষা করা সহ সরঞ্জামগুলির একটি বিস্তৃত মাসিক পরিদর্শন এবং রক্ষণাবেক্ষণ পরিচালনা করুন,সরঞ্জাম সমন্বয় সিস্টেমের ক্যালিব্রেশন, ইত্যাদি, যাতে সব উপাদান সর্বোত্তম অবস্থায় থাকে।

সরঞ্জামগুলির অবস্থা রিয়েল-টাইম মনিটরিংঃ পেশাদার সফটওয়্যার সিস্টেমের সাহায্যে, আলোর উৎস উজ্জ্বলতা এবং ক্যামেরা রেজোলিউশন মত মূল পরামিতিগুলি রিয়েল-টাইমে পর্যবেক্ষণ করা যেতে পারে।একবার প্যারামিটার অস্বাভাবিক হয়, টেকনিশিয়ানদের সময়মতো রক্ষণাবেক্ষণ এবং সমন্বয় সহজ করার জন্য একটি সময়মত সতর্কতা জারি করা হবে।

এওআই পরিদর্শনগুলিতে কি সর্বদা ভুল মূল্যায়ন হয়? পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান

উপসংহারে, এওআই সনাক্তকরণে ভুল মূল্যায়নের সমস্যা সমাধানের জন্য একাধিক দিক থেকে পদ্ধতির প্রয়োজন। চিত্রের গুণমান, সনাক্তকরণ প্রোগ্রাম, বাহ্যিক হস্তক্ষেপ,অ্যালগরিদম অপ্টিমাইজেশন, সরঞ্জাম রক্ষণাবেক্ষণ এবং ক্যালিব্রেশন ছাড়াও, উদ্যোগগুলি কার্যকরভাবে ভুল মূল্যায়নের হার হ্রাস করতে পারে, AOI সনাক্তকরণের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়িয়ে তুলতে পারে,এবং শিল্প উৎপাদনের জন্য আরো শক্তিশালী মান নিশ্চিতকরণ প্রদান.

আশা করা হচ্ছে, উপরের পাঁচটি সাধারণ সমস্যা এবং ব্যবহারিক সমাধান প্রত্যেককে AOI পরিদর্শনের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা আরও উন্নত করতে এবং শিল্প উৎপাদন সুরক্ষিত করতে সহায়তা করতে পারে।