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自動檢測技術(shù)在制造業(yè)中的廣泛應(yīng)用

發(fā)布人:傳感器技術(shù) 時間:2024-05-29 來源:工程師 發(fā)布文章

自動檢測的形式多種多樣

在各行各業(yè)中均有應(yīng)用

圖片自動檢測技術(shù)改變了制造業(yè),由其是對于半導(dǎo)體芯片或鋰離子電池等體積雖小但價值昂貴的產(chǎn)品制造有著深遠(yuǎn)影響。自動檢測對制造業(yè)至關(guān)重要,可用于判斷部件是否符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),如果發(fā)現(xiàn)不符合部件則剔除,從而確保成品質(zhì)量。除探傷外,還可進(jìn)行定位、識別、驗(yàn)證和測量工作。自動檢測在制造業(yè)中的常見應(yīng)用包括檢測微芯片和變壓器等微小部件中的潛在異常,通過平板檢測發(fā)現(xiàn)電視和電腦屏幕中的劃痕或其他微小缺陷。該視覺系統(tǒng)還利用類似的攝像技術(shù)檢測其他平面物體,如太陽能電池板,以及食品和飲料等物品。通過使用近紅外(NIR)等特定波長和歸一化植被指數(shù)(NDVI)等技術(shù),可以探測到僅由可見光無法觀測到的細(xì)節(jié)。自動檢查的一個重要優(yōu)勢是可以快速發(fā)現(xiàn)問題。在生產(chǎn)過程中,在后期進(jìn)行故障修復(fù)的成本更高,因此及早發(fā)現(xiàn)并糾錯至關(guān)重要。
除制造業(yè)外,自動檢測還廣泛應(yīng)用于生命科學(xué)和制藥領(lǐng)域,包括降低交叉污染概率以及識別細(xì)胞異常。圖片▲玻璃層出現(xiàn)缺陷容易導(dǎo)致結(jié)構(gòu)破裂

什么是自動檢測

圖片圖片自動檢測使用數(shù)字或計(jì)算機(jī)輔助檢測進(jìn)行測量和分析部件。自動化可用于物體控制、測量數(shù)據(jù)收集或組件評估。
自動檢測可分為多個種類,其中一種為自動光學(xué)檢測(AOI),其作用是進(jìn)行視覺檢測。AOI系統(tǒng)可在一秒內(nèi)獲取數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點(diǎn),用于視覺檢測和精密測量。盡管AOI通常被稱為印刷電路板(PCB)檢測系統(tǒng),但該技術(shù)幾乎可用于任何需要進(jìn)行視覺檢測的地方。
AOI系統(tǒng)依靠機(jī)器視覺來執(zhí)行檢測流程。機(jī)器視覺利用成像技術(shù)(攝像頭或傳感器)從周圍環(huán)境中獲取視覺信息。然后利用硬件和軟件對圖像進(jìn)行處理,將處理好的信息用于各種應(yīng)用中。機(jī)器視覺技術(shù)一般根據(jù)具體需求使用專用攝像頭或傳感器來獲取圖像。根據(jù)應(yīng)用情景選擇最合適的相機(jī),常見的相機(jī)接口包括可直接插入主機(jī)設(shè)備的USB3和GigE,而CXP和CLHS則需要連接圖像采集卡提高成像速度。隨后利用圖像數(shù)據(jù)處理、分析和測量圖像特征。
隨著機(jī)器視覺相機(jī)的不斷發(fā)展,分辨率越來越高,以及更先進(jìn)的移動物體捕捉技術(shù),自動檢測變得越來越精確和完善。軟件和處理算法也在不斷改進(jìn),人工智能(AI)和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用日益廣泛,對自動檢測有著深刻影響。圖片布魯塞爾二氧化碳中性工廠進(jìn)行奧迪e-tron制造:電池單元模塊控制器和電纜的最終驗(yàn)收。

AOI是如何工作的

圖片圖片AOI集光學(xué)元件、機(jī)械、電子控制和軟件于一體,可取代人眼進(jìn)行視覺檢測,協(xié)助進(jìn)行質(zhì)量控制。
其工作原理是由機(jī)器視覺相機(jī)和光源捕捉被檢測物體的圖像。該過程類似于人眼觀察物體,但相機(jī)可以捕捉到更多細(xì)節(jié),并永久記錄下圖像,并從中進(jìn)行學(xué)習(xí)。之后圖像分析軟件會對圖像進(jìn)行檢查,并將其與被檢測物體的外觀標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行比較。這就好比人腦識別零件并判斷其是否正常——但軟件可以確保每次都做出一致的決定。
人工視覺檢測通常被拿來與自動光學(xué)檢測進(jìn)行對比。利用計(jì)算機(jī)檢測,該技術(shù)可以更快地檢測物品,并獲得更一致、更可靠的結(jié)果。而且,與人類不同的是,計(jì)算機(jī)永遠(yuǎn)不會感到疲倦,永遠(yuǎn)不需要休息,也不介意一遍又一遍地重復(fù)相同的工作。
由于印刷電路板或其他微小元件體積小、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、細(xì)節(jié)精細(xì),僅通過人眼無法對其進(jìn)行有效檢查。隨著電路板越做越小、越來越復(fù)雜,即使一塊相對簡單的電路板也可能由數(shù)千個元件組成。與人類視覺檢測進(jìn)行對比有助于我們進(jìn)一步了解這個過程,在部分行業(yè)仍在保持著人工檢測。

哪些行業(yè)采用自動檢測

圖片圖片自動檢測技術(shù)主要運(yùn)用于半導(dǎo)體芯片等超小型部件的制造過程中,但對于汽車發(fā)動機(jī)或變速箱中的許多鍛造和機(jī)加工部件等較大型設(shè)備來說,自動檢測并不常見。據(jù)Metrology News報道,只有約20%的制造現(xiàn)場依靠自動化流程來檢測大中型零件,這對制造廠商來說是個不小的問題。
若要對此類的制成品進(jìn)行自動檢測,就必須能夠在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的情況下精確地測量出不規(guī)則度,同時完全不受工廠車間環(huán)境光線的影響。但直到最近才出現(xiàn)了符合要求的在線測量設(shè)備,因此制造商在進(jìn)行此類檢測時仍然主要依靠人眼。隨著自動檢測設(shè)備的不斷發(fā)展,大型部件制造商將逐漸轉(zhuǎn)為自動檢測。
從半導(dǎo)體和消費(fèi)電子產(chǎn)品,到汽車和航空航天,再到生物技術(shù)和基因組學(xué),自動檢測有助于提高產(chǎn)品安全性和質(zhì)量。圖片▲每個包裝站一開始會通過一個相機(jī)讀取包裝箱上的條形碼,然后根據(jù)條碼對產(chǎn)品類型進(jìn)行分類,并將其分配到相應(yīng)的傳送帶上

AOI的優(yōu)勢是什么

圖片圖片制造商通常會與系統(tǒng)集成商合作,為其應(yīng)用開發(fā)特定的AOI系統(tǒng),集成各種組件,并對制造商進(jìn)行培訓(xùn)。AOI系統(tǒng)為公司帶來了許多好處,包括:

提高生產(chǎn)率

自動化檢測可實(shí)現(xiàn)全天候批量生產(chǎn)

持續(xù)可用

系統(tǒng)可一天24小時工作

速度快

可實(shí)現(xiàn)較高的檢測速度和產(chǎn)量

準(zhǔn)確、精準(zhǔn)、可靠、一致

可以通過編程來識別精確的細(xì)節(jié),并以恒定、持續(xù)的速度準(zhǔn)確、可靠地完成任務(wù)

適應(yīng)性高、可編程性強(qiáng)

可以快速、輕松地適應(yīng)各類產(chǎn)品和表面,并可進(jìn)行遠(yuǎn)程編程和監(jiān)控

長期成本降低

進(jìn)行初始投資后,AOI可帶來長期成本效益

改善安全與工作條件

自動檢測系統(tǒng)消除了安全問題和人工檢測人員繁瑣的重復(fù)性工作,讓員工有機(jī)會把時間投入到價值更高的工作中

提升產(chǎn)品質(zhì)量

最終目標(biāo)是生產(chǎn)出更安全、壽命更長、不易損壞的高質(zhì)量產(chǎn)品

配合AI和深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用,AOI的這些優(yōu)勢將更加明顯。通過AI,系統(tǒng)可以不斷“學(xué)習(xí)”,利用不斷完善的數(shù)據(jù)集更新訓(xùn)練模型,從而提高性能。AI軟件還能使檢測系統(tǒng)的編程更加直觀。


利用AI和深度學(xué)習(xí)進(jìn)一步完善檢測工作

隨著AI和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn),自動檢測得到進(jìn)一步完善。其核心為軟件、新的深度學(xué)習(xí)技術(shù)、并行處理能力和易用性工具。AI用于訓(xùn)練機(jī)器視覺系統(tǒng),以識別缺陷和異常。
統(tǒng)的圖像處理軟件依賴于特定任務(wù)的算法,需要數(shù)百甚至數(shù)千張高質(zhì)量的人工分類圖像來訓(xùn)練系統(tǒng)。但如今,深度學(xué)習(xí)軟件僅需對少數(shù)圖像進(jìn)行分類,并且提高了可預(yù)測性。此外,通過訓(xùn)練有素的AI視覺系統(tǒng),軟件可以快速識別圖像中的變動,而傳統(tǒng)的機(jī)器視覺系統(tǒng)則有可能漏過的錯誤。
有一種新型深度學(xué)習(xí)分類技術(shù)叫做異常檢測,即僅使用優(yōu)良示例來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。從而讓網(wǎng)絡(luò)可以識別正常數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)集之外的數(shù)據(jù)都視為異常數(shù)據(jù)。異常檢測工具可擴(kuò)大深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍。異常檢測有助于減少訓(xùn)練系統(tǒng)所需的工程工作。收集好數(shù)據(jù)后,即使是非專業(yè)人士也能對系統(tǒng)進(jìn)行培訓(xùn),從而大大降低成本。現(xiàn)在的深度學(xué)習(xí)軟件比其他任何傳統(tǒng)算法都能更好地對圖像進(jìn)行分類。但對于可預(yù)測性很強(qiáng)、變化不大的檢測,最好還是使用傳統(tǒng)視覺算法,以降低系統(tǒng)工作量。


檢查太陽能電池板、茶葉包裝和鋰電池

為了說明自動檢測的實(shí)際運(yùn)用情況,以下舉了三個應(yīng)用實(shí)例,可以看出該技術(shù)的廣泛應(yīng)用及其優(yōu)勢。

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自動化檢測在太陽能電池板制造中起著至關(guān)重要的作用。與電子制造領(lǐng)域一樣,太陽能電池板的全球主要制造商均已實(shí)現(xiàn)100%的自動檢測,其他行業(yè)也在向自動檢測轉(zhuǎn)型。微裂縫檢測非常重要,因?yàn)榇祟惞收峡赡軐?dǎo)致整個太陽能電池板碎裂,對其他電池板和設(shè)備造成損害,進(jìn)而產(chǎn)生昂貴的停機(jī)清理和維修費(fèi)用。

在其伊斯坦布爾食品包裝廠內(nèi),Kibele-PIMS已經(jīng)為聯(lián)合利華的兩家公司家樂(Knorr)和立頓(Lipton)開發(fā)并調(diào)試了兩套先進(jìn)的全自動化系統(tǒng),利用機(jī)器人對湯料和茶葉紙箱進(jìn)行識別、分揀,然后碼放在托盤上。采用全自動化解決方案以前,食品包裝需要通過人工揀選,是一項(xiàng)非常繁瑣的工作?,F(xiàn)在紙箱送達(dá)間隔時間僅需1.5到2秒,從而大大提高了生產(chǎn)效率,并降低了錯誤率。

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鋰離子電池(LIB)廣泛應(yīng)用于智能手機(jī)、平板電腦、電動工具等設(shè)備,需求量最大的是電動汽車。在電力系統(tǒng)中,電池故障會帶來多重危險,因此自動檢測至關(guān)重要。最好能在生產(chǎn)過程中早期發(fā)現(xiàn)問題,以免浪費(fèi)時間和資源。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),制造商們認(rèn)為,缺陷識別的級別最好保持在50微米以下乃至10微米。

動檢測的形式多種多樣,在各行各業(yè)中均有應(yīng)用。對于高價值產(chǎn)品(如半導(dǎo)體、鋰離子電池和太陽能電池板)而言,由于漏查可能大大增加材料成本,因此AOI能帶來更直接的投資回報。自動光學(xué)檢測在其他行業(yè)同樣能夠發(fā)揮較大優(yōu)勢,減少誤差、提高總體質(zhì)量、提高生產(chǎn)率并增加盈利能力。隨著AI與深度學(xué)習(xí)的融入,自動檢測技術(shù)有望在未來幾年得到進(jìn)一步完善。
轉(zhuǎn)自:Teledyne Imaging


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