Vision Builder for Automated Inspection

• Zrozumienie podstaw elektroniki oraz systemów inspekcyjnych
• Doświadczenie w koncepcjach wizji maszynowej lub procesach SMT
• Znałość aplikacji opartych na systemach Windows oraz ogólnej logiki programowania

Grupa docelowa

• Inżynierowie automatyki
• Specjaliści ds. zarządzania jakością pracujący na linii produkcji SMT
• Deweloperzy systemów wizyjnych oraz specjaliści IoT

Vision Builder for Automated Inspection (Vision Builder AI) jest środowiskiem oparte na grafice dla konfiguracji, testowania i wdrażania aplikacji wizyjnych bez programowania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zawodowców na poziomie średnim, którzy chcą wykorzystać Vision Builder AI do projektowania, wdrażania i optymalizowania automatycznych systemów inspekcji dla procesów SMT (technologia montażu powierzchniowego).

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Konfigurować i ustawiać automatyczne inspekcje za pomocą Vision Builder AI.
• Nabywać i wstępnie przetwarzać wysokiej jakości obrazy do analizy.
• Wdrażać decyzje oparte na logice do wykrywania wad i weryfikacji procesu.
• Generować raporty inspekcji i optymalizować wydajność systemu.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

Moduł 1: Wprowadzenie do Vision Builder AI i podstaw SMT

• Wprowadzenie do Vision Builder AI
  • Interfejs konfiguracji i inspekcji
  • Diagram stanu inspekcji
  • Podstawowy przepływ pracy inspekcji
• Podstawy SMT
  • Proces montażu SMT
  • Defekty umieszczenia komponentów (niewłaściwe ustawienie, obrót, brak, polaryzacja, itp.)
  • Wprowadzenie do SPI i AOI

Moduł 2: Nabywanie obrazów i przetwarzanie wstępne

• Nabywanie obrazów w Vision Builder AI
  • Konfiguracja nabywania obrazów (symulacja nabywania)
  • Typy kamer i uwagi dotyczące SMT (rozdzielczość, oświetlenie)
• Przetwarzanie wstępne obrazów
  • Filtry do wzmocnienia cech (krawędzie, kontrast)
  • Techniki redukcji szumu

Moduł 3: Lokalizacja komponentów i dostosowywanie współrzędnych

• Lokalizowanie komponentów SMT
  • Używanie wzorca dopasowania do znalezienia komponentów
  • Uwagi dotyczące tworzenia szablonów (wariacje komponentów)
  • Używanie ROI (Regionu Zainteresowania) do optymalizacji wyszukiwania
• Systemy współrzędnych
  • Tworzenie systemów współrzędnych na podstawie lokalizacji komponentów
  • Kalibracja przestrzenna (piksele do jednostek rzeczywistych)

Moduł 4: Inspekcja defektów umieszczenia

• Inspekcja obecności/braku
  • Używanie mierzenia intensywności do weryfikacji obecności komponentów
  • Wykrywanie brakujących komponentów
• Mierzenie przesunięcia
  • Używanie narzędzi pomiarowych (geometria, suwmiarka) do ilościowego określenia przesunięcia
  • Obliczanie odchylenia od nominalnej pozycji
• Inspekcja lutu
  • Analiza kształtu i rozmiaru (SPI)
  • Wykrywanie mostków i niewystarczającej ilości lutu (AOI)
• Wykrywanie polaryzacji
  • Pattern Recognition Techniki weryfikacji orientacji

Moduł 5: Logiczne decyzje, raportowanie i optymalizacja

• Logiczne podejmowanie decyzji
  • Używanie kalkulatora logicznego do łączenia wyników inspekcji
  • Definiowanie kryteriów zdania/niezdania
• Raportowanie i wyjściowe dane
  • Ekstrahowanie danych pomiarowych
  • Komunikowanie wyników do zewnętrznych systemów
• Optymalizacja systemu inspekcji
  • Poprawa szybkości inspekcji
  • Dostosowywanie parametrów dla dokładności
  • Powszechne techniki rozwiązywania problemów

Podsumowanie i następne kroki