Desde los algoritmos tradicionales hasta el aprendizaje profundo, ¿cómo se implementa la inspección de visión AOI inteligente?

En los últimos años, el desarrollo de la inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, y con el continuo progreso de la tecnología y la continua expansión de los escenarios de aplicación,ha penetrado gradualmente en el campo de la inspección visual industrialEl algoritmo de aprendizaje profundo de IA con una mayor eficiencia de computación y una mayor tasa de detección surgió.que compensa las deficiencias de los algoritmos tradicionales que no pueden detectar características complejas, y se da cuenta de la calidad y la inteligencia de la producción empresarial en mayor medida.

¿Qué es el algoritmo de aprendizaje profundo de IA?

El aprendizaje profundo es una rama importante del aprendizaje automático.Las máquinas de entrenamiento para extraer patrones comunes entre estas instancias en el aprendizaje de casos, dibuja un modelo de aprendizaje profundo que contiene características y expresiones en los datos, y aprende automáticamente la relación de mapeo de la entrada a la salida de los datos.Ayuda a clasificar rápidamente la información adquirida en el futuro.

Actualización inteligente

La tecnología de IA permite la inspección visual de AOI

Basándose en el algoritmo de aprendizaje profundo, la empresa desarrolló de forma independiente un nuevo equipo de detección visual de AOI.El algoritmo de aprendizaje profundo de IA realizó la programación auxiliar de AOI, omitiendo los pasos de la depuración manual del marco tradicional, que simplificó en gran medida el proceso de programación; al mismo tiempo, tiene una capacidad de detección más inteligente,que puede localizar y clasificar con precisión diferentes formas de juntas de soldadura y varios tipos de problemas de soldadura, y también puede detectar caracteres en los componentes, eliminar la interferencia causada por borrosidad o luz e identificar con precisión los caracteres.

Diagrama del equipo de inspección visual de Jingtuo AOI

Ahora se ha utilizado ampliamente en SMT, THT y otras líneas de producción de procesos.

Línea de producción SMT

Línea de producción THT

Programación auxiliar

Con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo, el modelo de IA se genera mediante la importación de diferentes formas de datos de imagen para el entrenamiento,y la ubicación del objeto medido se ubica con precisión en cada detección, y el objeto medido puede clasificarse automáticamente de acuerdo con los datos de entrenamiento.

Identificación automática de las juntas de soldadura

Detección inteligente

A través del algoritmo de aprendizaje profundo de IA, se identifica la información característica del defecto y se juzga correctamente el tipo de problema del objeto detectado.

Identificación inteligente de los problemas de soldadura

OCR ((Reconocimiento óptico de caracteres) La detección de caracteres es una forma de detección que utiliza el aprendizaje profundo, y en el mundo industrial,El reconocimiento de caracteres es una tarea de visión automática que implica extraer texto de imágenes. Equipo de inspección visual Jintuo AOI con biblioteca de fuentes de pre-entrenamiento, identificar rápidamente la información de la imagen.

Reconocimiento de caracteres OCR

En el proceso de revisión, el sistema de aprendizaje profundo puede realizar una segunda revisión de los resultados de los ensayos de AOI, evitar eficazmente errores en la revisión manual y provocar inestabilidad de calidad,reducir la carga de trabajo de revisión manual, y aumentar la tasa de transmisión directa de la línea de producción en un 5-10%.

Diagrama de revisión inteligente

Desde la introducción del algoritmo de aprendizaje profundo en los equipos de inspección visual de AOI, la eficiencia de la producción y la flexibilidad de la inspección se han mejorado efectivamente.El desarrollo innovador de la inspección visual ha promovido el desarrollo de baterías de litio, electrónica de consumo, automóviles, aeroespacial y otros campos a la fabricación inteligente.lanzar productos que satisfagan las tendencias y necesidades del mercado, y ayudar a la automatización y la mejora inteligente de la industria manufacturera.

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