מה קובע את דיוקה של מכונת בדיקת אופטיקה אוטומטית?

כאשר אנו דנים באיזו דיוק מכונת ביקורת אופטית אוטומטית נותנת על ידי זה, אז יש כמה קריטריונים להצלחה עבורו. דברים כמו תאורה, רזולוציה של המצלמה, אלגוריתמים תוכנתיים, הישולים הקריטיים, התשתנות של החלקים, וכיצד להרוס את המכונה בעבודה שלה אפילו טוב יותר, כולם משפיעים על הדיוק שלה. ואני מתכוון לקרוא בין השורות. הנה הפרש של הצעדים.

שימוש באור ובפרוזולוציה של המצלמה כדי לשפר את דיוק ה- AOI:

הדבר הראשון שקובע כמה טוב  מכונה אוי הוא יכול לבדוק דברים הוא איכות האורות ושל רזולוציית המצלמה. ואם האור גרוע והמצלמה לא יכולה לצלם תמונות ברורות, המכונה לא תוכל לראות את הדברים היטב. לכן אתה רוצה לוודא שהאורות בהירים והמצלמה ברזולוציה גבוהה.

תפקיד האלגוריתמים של התוכנה בדיוק AOI:

האלגוריתמים התוכנתיים שמכונה AOI משתמשת בהם הם גורם מפתח נוסף. האלגוריתמים האלה מאפשרים למכונה להבין את התמונות שהיא לוקחת, ולהחליט אם הכל בסדר או אם יש בעיה. ככל שהאלגוריתמים טובים יותר, כך המכונה תהיה מדויקת יותר בהיתפסת כל שגיאות.

גורמים במדויק של מכונת AOI:

יש כמה דברים חשובים שיכולים לקבוע את הדיוק של התקן בדיקת AOI 2D -אני לא יודע. מהירות שבה הוא פועל, איכות ההכנסות שהוא מקבל ואיך שהוא נשמר היטב, כל זה יכול להשפיע על הדיוק שלו. לכן עבור חברות כמו ג'אנג'ה, תחזוקה של המכונות שלהם חשובה מאוד.

השפעת משתנות המרכיבים על תוצאות בדיקת AOI:

משתנות ברכיבים היא דבר אחד שיכול להפוך מכונת בדיקת AOI עבודה אפילו יותר קשה. זה אומר שאם החלקים הנבדקים הם בגדלים או צורות שונים, למכונות עלול להיות קשה יותר לדעת מה לחפש. חברות כמו Jakange מפתחות כל הזמן את המכונות שלהם כדי שהם יוכלו לעבד כל סוג של רכיבים.

שיפור דיוק בדיקת AOI:

בעוד מכונת AOI כבר עושה טוב מאוד עם מה שהיא מסוגלת לעשות, תמיד יש מקום לשיפור. על ידי שיפורים כמו התאורה וההחלטה של המצלמה, עבודה על אלגוריתמים תוכנה וגורמים קריטיים לאורך התהליך, חברות, כולל Jakange, יכולים להבטיח שהמכונות שלהם הן מדויקות ככל האפשר. קרמר זה אומר פחות טעויות ושליטה טובה יותר באיכות עבור המוצרים שהמכונות בודקות.