如何做好自動化視覺檢測一體化的準備

本文的目的是為各種機器視覺實現(xiàn)的方針，但它的主要焦點是關于隨機表面缺陷檢測或自動視覺檢測（AVI）的應用。AVI的目標是識別每一個異常的視覺檢測，可以在零件的完整功能和美學的影響：

工藝異常：磨痕、加工步驟、涂層缺陷等。

處理：凹痕，劃痕，劃痕，芯片涂層等。

 

1.清楚地識別增益

自動化人類視覺檢測自動化的第一個好處是避免了眾所周知的人類缺陷。一個例子是缺乏一致性時，持續(xù)的注意力是必要的，不然會導致差的檢測重復性和再現(xiàn)性。另一個缺陷是決策的主觀性。人類檢查員進入一個模式，并在一個特定的制造過程中的“常規(guī)”的異常比率。他們會調整行為時，這個比例是高于或低于某一閾值，導致他們在理論質量規(guī)格的解釋是更多或更少的嚴重。

要確定什么是自動化，你必須作為一個偵探發(fā)現(xiàn)非法的任務由人類督察執(zhí)行。如果你看看官方的工作，兩個主要活動描述：識別異常，這些異常的嚴重程度量化。挖掘一點，將有一些有趣的信息，實際執(zhí)行，但沒有正式記錄。你會發(fā)現(xiàn)這是不可能實現(xiàn)自動化這些任務檢查系統(tǒng)內（如去除砂紙涂層噴涂）。

這些任務，一旦你有一個完整的清單，由檢查人員進行的行動，你將不得不評估增加自動化的增益。計算薪酬的基礎上的工資，而且在檢查過程中的穩(wěn)定性的增益。一個成功的方法考慮到，它不應該被預期的自動視覺檢測系統(tǒng)將完全取代人類的檢查。這是一個提高質量，限制逃逸，增加客觀性，給生產新的反饋的偉大工具。它將不可避免地產生更高的拒絕率為三個主要原因：

第一個因素是源于一個事實，人類的檢驗是概率性的，有一個機器視覺系統(tǒng)和設定績效比較多個檢查員將增加廢品率，即使機器是“好”的human1-2。作為一個例子，兩個平行的檢查人員正在接受80%的檢查零件。每一個檢查決定只關聯(lián)60%的時間。一個自動檢查系統(tǒng)，相同的檢查零件，兩個檢查人員將增加廢品率從20%至28%。

第二個因素認為，人類使用的生產的上下文信息作出決定。例如，由一個特定的磨床所造成的缺陷將有區(qū)別的處理和可以管理不同的在決策過程中的檢查由一個相同的缺陷。一臺機器不會制造這種差異。

第三個因素涉及到一些限制的自動化過程中，根據(jù)所實施的技術。這些限制可能會導致更高的拒絕率。例子是算法的性能，分辨率，清潔度的零件和生產的變化。

   

2.參與

對于一個成功的實施，你需要指定一個資深人士，這將是有充分了解和負責你的設施來消化的技術。作為客戶，你需要成為冒險的一部分，來處理和管理這項技術跨越的內部。

這里有幾個重要的方面要尋找在你的團隊選擇：

主管。選擇一個有強烈的技術背景和興趣的新技術作為一個項目的領導者。這個人與一個有經(jīng)驗的項目經(jīng)理。

激勵。這是強制性的，以避免放棄之前，結束的實施。一個好的方法是分配時間給你的項目負責人，并給他支持，以確保這個人覺得該項目是重要的公司。

了解最終用戶。在項目中，團隊必須有一個明確的看法，該系統(tǒng)將如何使用的運營商。當系統(tǒng)準備好被轉移到生產時，這將避免與制造團隊發(fā)生沖突。

 

3.對人類的性能比較

一旦AVI系統(tǒng)的開發(fā)和配置，它的時間來評估其性能。對于這樣一個系統(tǒng)，是一個很好的方式來執(zhí)行的檢測概率（POD）3。這種技術允許適當?shù)脑u價系統(tǒng)的靈敏度。此外，一個重要的特點是普遍存在于視覺檢查，類型的異常。默認情況下，一個分析是不考慮這個分類。策略應該放在地方來衡量這種分類能力，因為大量的虛假拒絕可能會發(fā)生從缺陷類型時，與人類檢查相比，它是有價值的信息來區(qū)分這。

這種性能分析階段中，它通常是當你將清楚地了解人類的解釋在視覺檢測過程的階段和制造限制的微妙之處。這代表了一個制造改進的機會，或以適應視覺規(guī)范的現(xiàn)實，新技術。