AI片式多層陶瓷電容六面體外觀檢測(cè)方法及其檢查機(jī)的研發(fā)

朱禮平

摘要：文章深入研究了基于人工智能多面體外觀檢測(cè)方法，利用對(duì)應(yīng)核心算法流程分解應(yīng)用，通過(guò)自動(dòng)化的模塊化機(jī)構(gòu)，完成檢測(cè)方法分解及協(xié)同作業(yè)，AI自動(dòng)圖片區(qū)域分割歸類(lèi)、圖像學(xué)習(xí)驗(yàn)證追加反饋，提升缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性，不斷完善數(shù)據(jù)模型，準(zhǔn)確率能夠無(wú)限接近100%，從而研發(fā)出檢測(cè)方法及配套的外觀檢查機(jī)。

關(guān)鍵詞：人工智能;AI;外觀檢測(cè)

1、引言

為了滿足電子設(shè)備小型化、大容量化、高可靠性、低成本，多層陶瓷電容體積不斷縮小，性能不斷提高，技術(shù)不斷進(jìn)步，材料不斷更新，輕薄短小造成采用片式元件，而一顆小小的電容可以直接影響到電子產(chǎn)品的穩(wěn)定性。因此電容的品質(zhì)，直接決定了電子產(chǎn)品的品質(zhì)。

在多層陶瓷電容生產(chǎn)廠家中，每天生產(chǎn)的產(chǎn)品數(shù)以十億計(jì)，電子產(chǎn)品對(duì)品質(zhì)要求也越來(lái)越高，已提升到要求每個(gè)元件的每個(gè)面進(jìn)行外觀全數(shù)檢查，而傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法存在以下弊端：

1）很難分析背景對(duì)比度低的缺陷，導(dǎo)致大量漏檢。

2）對(duì)于調(diào)試人員要求較高，有一定基礎(chǔ)和特殊的訣竅。

3）陶瓷電容的部分缺陷對(duì)位置、方向、光照等變量較敏感，易誤判。

2、AI多層電容六面體外觀檢測(cè)方法

2.1 AI核心算法流程研究

因此，引入AI技術(shù)到高速外觀檢測(cè)領(lǐng)域，先框架研究出了對(duì)應(yīng)核心算法流程：

C1 收集不良樣本：收集各種不同缺陷的產(chǎn)品樣本，對(duì)樣本六個(gè)面進(jìn)行拍攝圖片，并且把圖片加載到系統(tǒng)資源中;

C2標(biāo)注缺陷：用標(biāo)注軟件對(duì)缺陷樣本圖片進(jìn)行區(qū)域標(biāo)注，先對(duì)圖像上不同特征區(qū)域進(jìn)行人工分類(lèi)，然后貼上相應(yīng)的標(biāo)簽;

C3進(jìn)行AI學(xué)習(xí)：對(duì)所有樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行AI學(xué)習(xí)，通過(guò)分析各個(gè)標(biāo)注區(qū)域的特征，不斷自主學(xué)習(xí)達(dá)到和我們手動(dòng)繪制標(biāo)簽一樣的分割效果，學(xué)習(xí)過(guò)程中當(dāng)前學(xué)習(xí)效果以數(shù)據(jù)模型的形式記錄下來(lái)，后期系統(tǒng)就會(huì)具備自主識(shí)別缺陷能力;

C4產(chǎn)品檢測(cè)：檢測(cè)設(shè)備通過(guò)FPGA+ARM運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)精準(zhǔn)定位，觸發(fā)高清相機(jī)獲取產(chǎn)品六面圖片，并上傳到高速AI圖像檢測(cè)系統(tǒng)中，自動(dòng)將新采集到的圖像進(jìn)行區(qū)域分割，然后對(duì)分割出來(lái)的缺陷或其他區(qū)域進(jìn)行特征判定以判定產(chǎn)品是否符合產(chǎn)品外觀要求，最后把六面圖片判定數(shù)據(jù)錄入系統(tǒng)中進(jìn)行綜合判定;

C5分揀出料：若產(chǎn)品判斷為正常產(chǎn)品，則把產(chǎn)品分到正常區(qū)域;若產(chǎn)品判斷為缺陷產(chǎn)品，則把產(chǎn)品分到缺陷產(chǎn)品區(qū)域。

我們研發(fā)的核心算法流程具有如下改進(jìn)效果：AI自動(dòng)圖片區(qū)域分割歸類(lèi)、判斷，更加靈活應(yīng)對(duì)各種不同的缺陷;不斷的追加樣本數(shù)據(jù)來(lái)擴(kuò)大學(xué)習(xí)，提升缺陷識(shí)別的準(zhǔn)確性;全新圖像驗(yàn)證學(xué)習(xí)效果，不斷完善數(shù)據(jù)模型，檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠無(wú)限接近100%;處理速度提高到11000PCS/分鐘，大大提升生產(chǎn)效率。

2.2 AI多層電容六面體外觀細(xì)化檢測(cè)方法

根據(jù)核心算法流程，細(xì)化分解深入研究了AI多層電容六面體外觀檢測(cè)方法，具體如下：

在C2標(biāo)注缺陷：

a）收集客戶缺陷種類(lèi)和檢測(cè)需求，規(guī)劃好分類(lèi)方式;

b）將產(chǎn)品圖像進(jìn)行了全域像素分割標(biāo)注，二次合并處理，準(zhǔn)確率提高到99%以上。

c）自動(dòng)提取制作標(biāo)簽方式繪制，降低操作難度;

d）標(biāo)注完成后保存到對(duì)應(yīng)分類(lèi)標(biāo)簽中。

C3進(jìn)行AI學(xué)習(xí)過(guò)程如下：

1）對(duì)缺陷樣本圖像執(zhí)行增強(qiáng)處理;

2）獲取各個(gè)獨(dú)立區(qū)域圖像的面積、長(zhǎng)度、寬度、像素比率、像素紋理分布以及灰度，并且將以上特征聚合為一個(gè)集合，作為特征集矢量;

3）根據(jù)特征集矢量對(duì)各個(gè)特征進(jìn)行訓(xùn)練，確定模型參數(shù);

4）根據(jù)模型參數(shù)建立相應(yīng)的缺陷圖像模型;

5）把建立的圖像模型存儲(chǔ)在系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)中。

C4產(chǎn)品檢測(cè)時(shí)，其檢測(cè)過(guò)程如下：

a）拍攝產(chǎn)品六面照片;

b）每個(gè)面的圖像調(diào)用對(duì)應(yīng)的高速AI模型，通過(guò)對(duì)獨(dú)立區(qū)域二次動(dòng)態(tài)提取出有感興趣區(qū)域（ROI）;

c）再將感興趣測(cè)區(qū)域（ROI）一次封裝打包，交由GPU的CUDA核心進(jìn)行實(shí)時(shí)高速AI并行運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)區(qū)域分割。

d）系統(tǒng)根據(jù)AI并行運(yùn)算提取得到的像素級(jí)（精度最高：3微米/象素）分割對(duì)象特征（大小，方向，灰度等等）與數(shù)據(jù)庫(kù)中的規(guī)格進(jìn)行對(duì)比，如所有區(qū)域特征符合規(guī)格標(biāo)準(zhǔn)，該產(chǎn)品被判定為良品，否則被判定為不良品。

在產(chǎn)品檢測(cè)時(shí)，使用自己研發(fā)的均勻度和亮度極高的LED三色光源照射系統(tǒng)檢測(cè)產(chǎn)品，使得產(chǎn)品表面具有足夠的亮度，保證拍攝圖片的清晰度，提高檢測(cè)效率和效果。

3、AI多層電容六面體外觀檢查機(jī)

系統(tǒng)算法研究后再通過(guò)機(jī)構(gòu)模塊化研究，制得AI多層電容六面體外觀檢查機(jī)。

如圖1所示，該AI片式多層陶瓷電容六面體檢查機(jī)，包括電控機(jī)座，機(jī)座頂設(shè)有精加工工作平臺(tái)，平臺(tái)上安裝關(guān)鍵機(jī)構(gòu)模塊包括震動(dòng)盤(pán)、轉(zhuǎn)盤(pán)機(jī)構(gòu)、微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)、光感檢測(cè)機(jī)構(gòu)、正面拍照機(jī)構(gòu)、底面拍照機(jī)構(gòu)、內(nèi)側(cè)面拍照機(jī)構(gòu)、外側(cè)面拍照機(jī)構(gòu)、高亮背景光源、前端拍照機(jī)構(gòu)、后端拍照機(jī)構(gòu)、分料前刮料機(jī)構(gòu)、分料機(jī)構(gòu)、收料機(jī)構(gòu)、分料后刮料機(jī)構(gòu)和轉(zhuǎn)盤(pán)清潔機(jī)構(gòu)。

機(jī)座的表面設(shè)置有震動(dòng)盤(pán)，機(jī)罩和機(jī)座設(shè)置有相同大小的矩形框結(jié)構(gòu)，且機(jī)罩和機(jī)座構(gòu)成了設(shè)備的整個(gè)框架，減小了該裝置占地面積，使得各個(gè)機(jī)構(gòu)之間連接的更加密切，同時(shí)人員起到了保護(hù)的作用。

微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)連接在震動(dòng)盤(pán)的一側(cè)，且微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)的一側(cè)與光感檢測(cè)機(jī)構(gòu)相連接，微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)，微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)采用真空吸配合高壓吸附混合方式導(dǎo)正產(chǎn)品，通過(guò)靜電發(fā)生器在玻璃盤(pán)之間產(chǎn)生高壓靜電場(chǎng)，將產(chǎn)品吸附在玻璃盤(pán)上，通過(guò)真空吸使導(dǎo)料塊與玻璃盤(pán)之間產(chǎn)生負(fù)壓，微小型產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)中的導(dǎo)料塊采用特殊材料、特殊工藝制作，無(wú)磁性，且表面光滑，導(dǎo)料塊的導(dǎo)料面采用弧面導(dǎo)料方式，相對(duì)于傳統(tǒng)的平面導(dǎo)料方式接觸面更加小，使得摩擦力更小，導(dǎo)正效果更好。

拍照機(jī)構(gòu)采用六個(gè)高速相機(jī)分別針對(duì)每個(gè)面進(jìn)行拍照，實(shí)時(shí)電流監(jiān)控反饋回路，分辨率可達(dá)1微秒的定時(shí)爆閃電路。確保相機(jī)每一次拍照均清晰，穩(wěn)定。

收料機(jī)構(gòu)的核心在于電磁閥吹氣裝置，磁閥開(kāi)/關(guān)時(shí)間僅需要約250微秒。設(shè)有轉(zhuǎn)盤(pán)定時(shí)清潔機(jī)構(gòu)，減少人工維護(hù)頻率和保證拍攝背景無(wú)雜物干擾。

該AI片式多層陶瓷電容六面體檢查機(jī)，通過(guò)采用機(jī)構(gòu)模塊化設(shè)計(jì)，配套前述對(duì)應(yīng)的檢測(cè)方法分解及協(xié)同作業(yè)，從而使得檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠無(wú)限接近100%。

4、結(jié)束語(yǔ)

通過(guò)核心算法流程研究，及細(xì)化分解檢測(cè)方法，我們應(yīng)用對(duì)應(yīng)自動(dòng)化的震動(dòng)上料、微小產(chǎn)品導(dǎo)正機(jī)構(gòu)、光感檢測(cè)機(jī)構(gòu)、六分面拍照機(jī)構(gòu)，配合高亮度光源、分料機(jī)構(gòu)、轉(zhuǎn)盤(pán)清潔機(jī)構(gòu)等，制得檢測(cè)準(zhǔn)確率能夠無(wú)限接近100%的AI片式多層陶瓷電容六面體外觀檢查機(jī)。

參考文獻(xiàn)

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[2]王波，基于機(jī)器視覺(jué)的產(chǎn)品外觀檢測(cè)機(jī)研發(fā)[D]，哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2013年碩士論文