AOI判断不良的原因

AOI判断不良的原因

以下是一些AOI判断不良的主要原因：

算法和图像处理不足：

图像分析算法问题：AOI系统依赖于高级图像处理算法来检测不良。如果算法不足够智能、稳定或灵敏，它可能会错过或误报不良。专家需要确保所使用的算法针对特定产品和生产环境进行了优化。

灯光和环境问题：光线和环境条件可以直接影响图像质量。不正确的照明设置或环境光的变化可能导致图像噪音，使算法难以准确分析。专家需要确保光源和环境因素得到适当控制。

标准和规范不一致：

缺乏明确的检测标准：如果没有明确定义的检测标准或规范，那么AOI系统可能会产生误报或漏报不良。专家需要确保制定并维护准确的检测标准，以便系统能够正确识别不良。

产品变化和多样性：如果生产线上的产品多样性很大，每个产品都有不同的检测要求，那么AOI系统可能会遇到困难。专家需要处理产品变化的挑战，可能需要灵活的设置和自适应性的算法。