如何做好自動化視覺檢測一體化的準(zhǔn)備

本文的目的是為各種機(jī)器視覺實(shí)現(xiàn)的方針，但它的主要焦點(diǎn)是關(guān)于隨機(jī)表面缺陷檢測或自動視覺檢測（AVI）的應(yīng)用。AVI的目標(biāo)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(xué)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(shí)，持續(xù)的注意力是必要的，不然會導(dǎo)致差的檢測重復(fù)性和再現(xiàn)性。另一個缺陷是決策的主觀性。人類檢查員進(jìn)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(diào)整行為時(shí)，這個比例是高于或低于某一閾值，導(dǎo)致他們在理論質(zhì)量規(guī)格的解釋是更多或更少的嚴(yán)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(wù)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(yán)重程度量化。挖掘一點(diǎn)，將有一些有趣的信息，實(shí)際執(zhí)行，但沒有正式記錄。你會發(fā)現(xiàn)這是不可能實(shí)現(xiàn)自動化這些任務(wù)檢查系統(tǒng)內(nèi)（如去除砂紙涂層噴涂）。

這些任務(wù)，一旦你有一個完整的清單，由檢查人員進(jìn)行的行動，你將不得不評估增加自動化的增益。計(jì)算薪酬的基礎(chǔ)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(yīng)該被預(yù)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(zhì)量，限制逃逸，增加客觀性，給生產(chǎn)新的反饋的偉大工具。它將不可避免地產(chǎn)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(shí)，人類的檢驗(yàn)是概率性的，有一個機(jī)器視覺系統(tǒng)和設(shè)定績效比較多個檢查員將增加廢品率，即使機(jī)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(guān)聯(lián)60%的時(shí)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(rèn)為，人類使用的生產(chǎn)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(jī)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(shí)施的技術(shù)。這些限制可能會導(dǎo)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(chǎn)的變化。

   

2.參與

對于一個成功的實(shí)施，你需要指定一個資深人士，這將是有充分了解和負(fù)責(zé)你的設(shè)施來消化的技術(shù)。作為客戶，你需要成為冒險(xiǎn)的一部分，來處理和管理這項(xiàng)技術(shù)跨越的內(nèi)部。

這里有幾個重要的方面要尋找在你的團(tuán)隊(duì)選擇：

主管。選擇一個有強(qiáng)烈的技術(shù)背景和興趣的新技術(shù)作為一個項(xiàng)目的領(lǐng)導(dǎo)者。這個人與一個有經(jīng)驗(yàn)的項(xiàng)目經(jīng)理。

激勵。這是強(qiáng)制性的，以避免放棄之前，結(jié)束的實(shí)施。一個好的方法是分配時(shí)間給你的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，并給他支持，以確保這個人覺得該項(xiàng)目是重要的公司。

了解最終用戶。在項(xiàng)目中，團(tuán)隊(duì)必須有一個明確的看法，該系統(tǒng)將如何使用的運(yùn)營商。當(dāng)系統(tǒng)準(zhǔn)備好被轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)時(shí)，這將避免與制造團(tuán)隊(duì)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(shí)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(shù)允許適當(dāng)?shù)脑u價(jià)系統(tǒng)的靈敏度。此外，一個重要的特點(diǎn)是普遍存在于視覺檢查，類型的異常。默認(rèn)情況下，一個分析是不考慮這個分類。策略應(yīng)該放在地方來衡量這種分類能力，因?yàn)榇罅康奶摷倬芙^可能會發(fā)生從缺陷類型時(shí)，與人類檢查相比，它是有價(jià)值的信息來區(qū)分這。

這種性能分析階段中，它通常是當(dāng)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(jìn)的機(jī)會，或以適應(yīng)視覺規(guī)范的現(xiàn)實(shí)，新技術(shù)。