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टेक्नोलॉजी तुलना
रूल-आधारित AOI बनाम डीप-लर्निंग इंस्पेक्शन
हमारे पास पहले से AOI उपकरण है। क्या AI इंस्पेक्शन पर जाने का कोई कारण है?
अंतर तब दिखता है जब लाइटिंग बदलती है या कोई नया डिफेक्ट आता है। रूल-आधारित का मतलब है एल्गोरिदम दोबारा लिखना; डीप लर्निंग का मतलब है उसे ट्रेन करना। यह सबसे ज़्यादा उन लाइनों पर मायने रखता है जहाँ ओवर-डिटेक्शन पहले से ही काम को वापस इंसान के पास भेज रहा है।
शब्दावली
- AOI (Automated Optical Inspection)
- उपकरण जो पार्ट की फ़ोटो लेकर उसके अपीयरेंस का निर्णय करता है
- रूल-आधारित
- इंसान द्वारा परिभाषित शर्तों से निर्णय — थ्रेशोल्ड, आकार के नियम
- ओवर-डिटेक्शन
- अच्छे पार्ट्स को डिफेक्टिव मान लेना। दोबारा जाँच का श्रम बढ़ता है
- अंडर-डिटेक्शन
- डिफेक्टिव पार्ट्स को अच्छा मान लेना। ख़राब पार्ट आगे निकल जाते हैं
- सेगमेंटेशन
- स्थान और क्षेत्रफल प्राप्त करने के लिए डिफेक्ट क्षेत्र को पिक्सेल-दर-पिक्सेल अलग करना
वास्तव में क्या अलग है
- लाइटिंग और पोज़िशन में बदलाव
- रूल-आधारित संवेदनशील है / डीप लर्निंग स्थिर रहता है
- नया डिफेक्ट प्रकार
- रूल-आधारित को एल्गोरिदम अपडेट चाहिए / डीप लर्निंग ~5 इमेज पर ट्रेन होता है
- जटिल टेक्सचर (BGA, QFN)
- रूल-आधारित को वर्गीकरण में कठिनाई / डीप लर्निंग वर्गीकृत करता है
- डिफेक्ट का माप
- रूल-आधारित के लिए कठिन / डीप लर्निंग हर पिक्सेल के आधार पर क्षेत्रफल और स्थान देता है
- डिटेक्शन रिज़ॉल्यूशन
- रूल-आधारित को सामान्यतः 5+ पिक्सेल चाहिए / DSTEK 2–3 पर पहचानता है
कब बदलाव न करें
- वर्षों से एक ही प्रोडक्ट, स्थिर लाइटिंग और अपरिवर्तित डिफेक्ट — रूल-आधारित पर्याप्त है।
- ऐसी प्रोसेस जो केवल आयाम मापती हैं, बिना अपीयरेंस निर्णय के — वहाँ भी यही।
- इसके विपरीत, यदि प्रोडक्ट वेरिएंट अक्सर बदलते हैं, डिफेक्ट के प्रकार बढ़ते रहते हैं, या लोग ओवर-डिटेक्शन की दोबारा जाँच में लगे रहते हैं, तो बदलाव का कारण स्पष्ट है।