¿Cuáles son las diferencias entre IA y AOI?
La transición de una era de fabricación caracterizada por la producción en masa con variedad limitada al modelo dinámico actual, que enfatiza la producción de bienes de bajo volumen y alta variedad, ha hecho que el control de calidad y la inspección sean más complejos y desafiantes. Los productos ahora vienen en una gama más amplia de formas, tamaños, materiales y otras características, lo que a menudo lleva a defectos más indefinidos.
En consecuencia, los sistemas AOI (Inspección Óptica Automatizada) se han convertido en la solución predominante para la detección de defectos en los procesos industriales. Sin embargo, el AOI convencional depende de muestras de defectos predefinidas y parámetros fijos para la detección de defectos, lo que restringe la capacidad de los sistemas AOI para una inspección ágil y rápida. La probabilidad de que los sistemas de inspección tradicionales pasen por alto defectos aumenta considerablemente; sin embargo, la IA ofrece una solución transformadora para la visión artificial al facilitar inspecciones más flexibles y eficientes.
Detección de Defectos Usando AOI
A medida que los productos electrónicos de consumo continúan avanzando, industrias como los semiconductores, la optoelectrónica y la fabricación inteligente están experimentando un crecimiento sustancial. Con defectos que pueden afectar la funcionalidad del producto, existe una creciente necesidad de mejorar el rendimiento en los sectores de fabricación. Las líneas de producción tradicionales han dependido de la inspección manual de patrones de defectos, pero este método no satisface la demanda de una inspección exhaustiva y eficiente.
Los sistemas AOI, impulsados por la tecnología de visión artificial, combinan óptica, control electrónico, mecánica y software de inspección para realizar tareas de inspección precisas. Estos sistemas mejoran la eficiencia en la detección de defectos mediante la optimización de fuentes de luz y el uso de técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes. IA examinar rápidamente defectos, contaminantes e irregularidades en productos terminados y semiterminados, el AOI puede mejorar significativamente el control de calidad.
En comparación con los métodos de inspección manual, los sistemas AOI proporcionan un nivel superior de consistencia en la detección de defectos. Además, los sistemas AOI equipados con cámaras de alta resolución pueden detectar detalles que serían difíciles para el ojo humano. Además, su capacidad para inspeccionar miles de artículos por minuto aborda las ineficiencias de la inspección visual manual.
Aplicaciones Industriales de AOI
La tecnología AOI se utiliza ampliamente en diversos sectores para detectar deformidades, daños, componentes faltantes, suciedad y otros defectos. También realiza tareas críticas como lectura de códigos de barras, mediciones precisas e inspección de impresión. Diversas industrias, incluidas la electrónica, textiles, alimentos y bebidas, y automotriz, se benefician de la tecnología AOI.
Limitaciones de AOI para la Detección de Defectos
Aunque la adopción de AOI se ha vuelto común en varios sectores industriales, la naturaleza altamente personalizada de AOI presenta desafíos y limitaciones para su implementación generalizada. Especialmente cuando se enfrentan a defectos complejos en los productos, fondos de imagen y variaciones en la iluminación, los sistemas AOI pueden encontrar limitaciones.
AOI opera con un mecanismo basado en reglas donde la lógica de detección se programa en el sistema. AOI solo puede identificar defectos basados en parámetros predefinidos establecidos como referencia para la inspección de defectos de muestra. Los tipos de defectos generados aleatoriamente, como variaciones en la calidad de las cáscaras de huevo, defectos anormales en el ensamblaje de PCBA, manchas de aceite en hebillas de plástico y rasguños en piezas metálicas estampadas, representan desafíos importantes para que AOI detecte estas complejidades de manera efectiva.
Para mitigar el riesgo de defectos no detectados, los sistemas AOI a menudo se configuran con parámetros de un alto nivel de rigurosidad, lo que hace que AOI sea susceptible a falsos positivos. Además, los operadores del sistema deben ajustar continuamente los algoritmos y parámetros del sistema, mientras que las líneas de producción pueden requerir inspecciones repetidas de productos para evitar la omisión de defectos o falsos positivos. Estos factores afectan significativamente la eficiencia de producción y aumentan los costos de fabricación.
La efectividad de AOI depende de la coordinación precisa de las fuentes de luz, cámaras y lentes. En cuanto a las fuentes de luz, ajustar su intensidad y características es crucial para mejorar el contraste y mostrar eficazmente las características de los objetos. Este ajuste debe personalizarse según el material, color y forma del objeto en inspección para obtener imágenes óptimas y reducir el riesgo de falsos positivos. IA seleccionar cámaras, factores como la sensibilidad de los componentes, la resolución y las velocidades de cuadro deben considerarse cuidadosamente según los requisitos de inspección. Estas cámaras deben emparejarse con lentes adecuados para aprovechar al máximo las capacidades del sistema óptico.
Además de las complejidades de los detalles del equipo que afectan la imagen, los operadores también deben encargarse de reconfigurar los parámetros y la alineación de las máquinas cuando se necesitan ajustes o reemplazos de componentes, basándose en su experiencia. Además, ajustar los componentes de hardware y software es inherentemente complejo, y los tiempos de reparación pueden variar mucho, desde unos pocos días hasta varios meses. Esto presenta desafíos para satisfacer las demandas dinámicas de las líneas de producción modernas. Como resultado, muchas industrias que utilizan AOI han adoptado recientemente la inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión y eficiencia de la inspección.
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Detección de Defectos Usando IA
En la industria farmacéutica, las líneas de producción de blísteres suelen manejar entre 5,000 y 40,000 píldoras por hora. Sin embargo, pueden ocurrir errores durante el llenado, lo que resulta en defectos como blísteres vacíos, contenido de baja calidad o derrame de polvo de las cápsulas. IA entrenar modelos de IA en SolVision con una variedad de imágenes de defectos, cada paquete y condición de llenado puede identificarse, etiquetarse y clasificarse de manera rápida y precisa.
Obtenga más información sobre la inspección de blísteres mediante IA en este estudio de caso.