Waarom is machinevisie de standaard geworden in industriële kwaliteitsinspectie?

Iemand  kan vraag je je af: "Waarom is machinevisie de standaard geworden in industriële kwaliteitsinspectie?"

De traditionele manuele inspectie wordt vaak geplaagd door problemen: het onvermogen om minieme gebreken te zien, het niet kunnen bijhouden van snelle productielijnen en voortdurend stijgende kosten. In tegenstelling daartoe is machinevisie, door het gebruik van "machines als vervanging voor het menselijk oog", de nieuwe standaardmethode geworden voor industriële kwaliteitscontrole.

I. Drie Belangrijkste pijnpunten van traditionele inspectie die de noodzaak tot vervanging aandrijven

1. Slechte nauwkeurigheid

Het menselijk oog kan minimaal onderscheid maken tot ongeveer 0,1 mm. Het kan simpelweg geen 1 μm kleine halfgeleidergaatje of een 5 μm coatingafwijking op een batterij waarnemen en is gevoelig voor vermoeidheid (de foutmeldingskans schiet van 5% naar 15% na 2 uur).

2. Lage efficiëntie

Het menselijk oog kan 2 à 3 stuks per seconde inspecteren. Bij snelle lijnen die draaien op 3 m/s, is alleen steekproefsgewijs (10%-20%) inspecteren mogelijk, wat een hoog risico op gemiste gebreken met zich meebrengt.

3. Hoge kosten

Het opleiden van een kwaliteitsinspecteur duurt 3 tot 6 maanden, waarbij de jaarlijkse salarissen met 8% tot 10% stijgen. De verliezen door terugroepacties als gevolg van gemiste defecten zijn nog ernstiger (bijvoorbeeld verloor een automobielbedrijf ooit meer dan tien miljoen vanwege inspectieoverslaan).

Ii. Vijf Kernvoordelen: Waarom Machine Vision mainstream is geworden

1. Nauwkeurigheid die het menselijk oog overtreft: Van millimeter naar microniveau

(1) Voordeel: Camera's met hoge resolutie + algoritmen kunnen defecten van 1-5μm detecteren (20-100 keer beter dan het menselijk oog) en precisie 24/7 behouden (foutclassificatieratio <0,5%).

(2) Casestudy: Inspectie van halfgeleider wafers detecteert 1μm gaatjes, waardoor het percentage gemiste detecties daalt van 8% naar 0,1%. Inspectie van mobiele telefoonglazen vindt krassen van 0,5μm, wat de uitstroom van defecte producten met 90% vermindert.

(3) Geschikt voor: Halfgeleiders, precisie-elektronica, optische componenten.

2. Sneller dan handmatig: Van steekproeven naar 100% volledige inspectie

(1) Voordelen: Verwerkt 20-100 beelden per seconde, compatibel met hoge-snelheidslijnen van 1-5 m/s, waardoor 100% volledige inspectie mogelijk is (handmatig kan slechts een steekproef nemen).

(2) Casus: Op een batterijelektrodelijn van 3 m/s inspecteert de vision-oplossing 80 stuks/seconde (handmatig: 1 stuk), wat na volledige inspectie leidt tot een gemiste detectiekans van <0,2%, en jaarlijks meer dan 100.000 defecte producten voorkomt.

(3) Geschikt voor: Nieuwe energiebatterijen, elektronische componenten, verpakkingen van levensmiddelen.

3. Lagere kosten dan handmatig: Eenmalige investering, langetermijnsbesparingen

(1) Voordelen: Één visionsysteem kan 3-5 personen vervangen. Uitgaande van een gemiddeld jaarloon van ¥100.000 per persoon bedraagt de terugverdientijd 1-2 jaar. Bovendien vervalt de noodzaak tot opleiding en zijn er geen zorgen over personeelsverloop.

(2) Casus: Een fabriek van auto-onderdelen gebruikte 2 systemen om 6 werknemers te vervangen. Investering: ¥800.000, jaarlijkse besparingen: ¥600.000, terugverdiend in 14 maanden, plus een reductie van ¥2 miljoen aan herwerkingsverliezen.

(3) Geschikt voor: Automobielproductie, verwerking van levensmiddelen, metaalonderdelen.

4. Gegevenstracering: Volledige Digitalisering van het Proces

(1) Voordelen: Registreert automatisch het type en de locatie van gebreken, synchroniseert met MES/ERP, waardoor traceerbaarheid van groepsfouten naar de bron mogelijk is (bijvoorbeeld verkeerde machineparameters).

(2) Casestudie: Een PCB-fabriek merkte een toename van 10% in gebreken binnen een batch. Gegevensanalyse onthulde een afwijking in de parameters van de belichtingsmachine, die binnen één uur werd opgelost, waardoor verspilling van de hele batch werd voorkomen.

(3) Geschikt voor: Automotive, elektronica, medische apparatuur.

5. Bestand tegen Extreme Omgevingen: Werkt waar mensen niet kunnen of willen werken

(1) Voordelen: Bestand tegen hoge temperaturen (-20°C tot 80°C), bescherming tegen stof en water (IP65), trillingsbestendig, inzetbaar in laswerkplaatsen, hoogtemperatuurlijnen.

(2) Casestudie: In een auto-laswerkplaats met temperaturen boven de 60°C en zware rookinspectie op laslekkages 24/7 met 99,5% nauwkeurigheid. Een staalfabriek inspecteert stalen platen, bestand tegen stof en trillingen, efficiëntie stijgt vijf keer.

(3) Geschikt voor: Lassen, schilderen, staal, metallurgie.

Iii. Drie Valkuilen om te Vermijden: Gebruik het niet verkeerd

Niet hebberig zijn op hoge specificaties: Gebruik een 20MP-camera om krassen van 0,1 mm te detecteren; geen noodzaak voor 50MP (verhoogt de kosten met 50%).

Richt u op geschiktheid van hardware: Gebruik lage hoekverlichting voor metalen krassen, doorlichting voor transparante onderdelen. Verkeerde verlichting kan het foutclassificatieratio met 10% doen stijgen.

Voer regelmatig onderhoud uit: Reinig de lenzen wekelijks, vervang verlichtingsbronnen elke 1-2 jaar. Anders neemt de nauwkeurigheid af (bijvoorbeeld steeg in één fabriek het foutclassificatieratio van 0,2% naar 5% door verouderde verlichting).

IV. Samenvatting: Beeldinspectie is een "Upgrade van het kwaliteitsinspectiesysteem"

Het is niet enkel een eenvoudige vervanging van handmatige arbeid. Integendeel, het herbouwt het kwaliteitsinspectieproces via hoge precisie, hoog rendement en digitalisering van gegevens, in lijn met Industrie 4.0, en wordt daarmee de "kritieke schakel" tussen productie en kwaliteitscontrole.