← Все материалы
Сравнение технологий
AOI на правилах и контроль на основе глубокого обучения
У нас уже есть оборудование AOI. Есть ли смысл переходить на ИИ-контроль?
Разница проявляется, когда меняется освещение или появляется новый дефект. В системе на правилах нужно переписывать алгоритм, при глубоком обучении — дообучить модель. Сильнее всего аргументы в пользу перехода на линиях, где перебраковка уже возвращает работу человеку.
Термины
- AOI (Automated Optical Inspection)
- Оборудование, которое фотографирует деталь и оценивает её внешний вид
- На правилах
- Оценка по условиям, заданным человеком, — пороговые значения, правила формы
- Перебраковка
- Годные детали признаются дефектными. Увеличивает трудозатраты на повторный контроль
- Пропуск дефекта
- Дефектные детали признаются годными. Ведёт к выходу брака к заказчику
- Сегментация
- Попиксельное выделение области дефекта для определения его положения и площади
В чём реальная разница
- Изменение освещения и положения
- Система на правилах чувствительна / глубокое обучение устойчиво
- Новый тип дефекта
- Система на правилах требует обновления алгоритма / глубокое обучение обучается примерно на 5 изображениях
- Сложные текстуры (BGA, QFN)
- Системе на правилах трудно классифицировать / глубокое обучение классифицирует
- Количественная оценка дефекта
- Сложно для системы на правилах / глубокое обучение даёт площадь и положение попиксельно
- Разрешение обнаружения
- Системе на правилах обычно нужно от 5 пикселей / DSTEK различает при 2–3
Когда менять не нужно
- Один продукт, неизменное освещение и один и тот же набор дефектов годами — системы на правилах достаточно.
- То же относится к процессам, где измеряются только размеры, без оценки внешнего вида.
- И наоборот: если варианты продукции часто меняются, типов дефектов становится всё больше или люди заняты перепроверкой перебраковки, выбор очевиден.
Связанные продукты и решения
Материалы