Центральным элементом автоматизированной оптической инспекции является программный алгоритм, анализирующий изображения, полученные оптической системой.
Это мозг, который обрабатывает визуальные данные и делает выводы о наличии дефектов.
- Алгоритмы сопоставления образцов сравнивают полученные изображения с заранее определенным "хорошим" образцом. Там, где есть различия, на помощь приходит статистическое сопоставление образцов. Этот алгоритм определяет допустимые отклонения во внешнем виде компонента, изучив серию хороших образцов для определения статистической нормы. Он учитывает естественные вариации и выявляет только истинные аномалии.
- Алгоритмы, основанные на характеристиках, разбивают изображение на ключевые особенности и характеристики, принимая решения на основе геометрии, текстуры и интенсивности этих особенностей.
- Алгоритмы машинного обучения обучаются на основе набора данных изображений. Они со временем совершенствуются и с большей точностью выявляют дефекты и допустимые отклонения.
Алгоритмы ИИ и машинного обучения становятся все более автономными и смогут более точно выявлять закономерности и аномалии при минимальном вмешательстве человека. Расширение аналитики данных в системах AOI – еще одна область, требующая развития. Благодаря большему количеству данных, системы смогут выполнять более полный анализ, что приведет к более глубокому пониманию производственного процесса.
- Алгоритмы сопоставления образцов сравнивают полученные изображения с заранее определенным "хорошим" образцом. Там, где есть различия, на помощь приходит статистическое сопоставление образцов. Этот алгоритм определяет допустимые отклонения во внешнем виде компонента, изучив серию хороших образцов для определения статистической нормы. Он учитывает естественные вариации и выявляет только истинные аномалии.
- Алгоритмы, основанные на характеристиках, разбивают изображение на ключевые особенности и характеристики, принимая решения на основе геометрии, текстуры и интенсивности этих особенностей.
- Алгоритмы машинного обучения обучаются на основе набора данных изображений. Они со временем совершенствуются и с большей точностью выявляют дефекты и допустимые отклонения.
Алгоритмы ИИ и машинного обучения становятся все более автономными и смогут более точно выявлять закономерности и аномалии при минимальном вмешательстве человека. Расширение аналитики данных в системах AOI – еще одна область, требующая развития. Благодаря большему количеству данных, системы смогут выполнять более полный анализ, что приведет к более глубокому пониманию производственного процесса.