Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 7

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  automated optical inspection
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
Defect detection is an important step in industrial production of monocrystalline silicon. Through the study of deep learning, this work proposes a framework for classifying monocrystalline silicon wafer defects using deep transfer learning (DTL). An existing pre-trained deep learning model was used as the starting point for building a new model. We studied the use of DTL and the potential adaptation of Mo bileNetV2 that was pre-trained using ImageNet for extracting monocrystalline silicon wafer defect features. This has led to speeding up the training process and to improving performance of the DTL-MobileNetV2 model in detecting and classifying six types of monocrystalline silicon wafer defects (crack, double contrast, hole, microcrack, saw-mark and stain). The process of training the DTL-MobileNetV2 model was optimized by relying on the dense block layer and global average pooling (GAP) method which had accelerated the convergence rate and improved generalization of the classification network. The monocrystalline silicon wafer defect classification technique relying on the DTL-MobileNetV2 model achieved the accuracy rate of 98.99% when evaluated against the testing set. This shows that DTL is an effective way of detecting different types of defects in monocrystalline silicon wafers, thus being suitable for minimizing misclassification and maximizing the overall production capacities.
PL
Przedstawiony w artykule system pomiarowy przeznaczony jest do inspekcji optycznej jakości wewnętrznej powierzchni tulei cylindrów silników spalinowych po operacji honowania. System umożliwia interaktywny pomiar wielkości charakterystycznych inspekcji: odległości punktów charakterystycznych, kątów przecięcia rys honowniczych, promieni okręgów i pól powierzchni wielokątów obejmujących wyróżnione obszary powierzchni. Stanowisko umożliwia przeprowadzenie inspekcji przy różnych wartościach powiększenia i różnych konfiguracjach oświetlenia, w dowolnym obszarze badanej tulei.
EN
The measuring system described in the paper provides optical inspection of internal surface quality of combustion engines cylinder liners after honing process. The system assures interactive measurement of characteristic parameters of the inspection such as: distances o1 selected points, angles between honing scratches, radiuses of circles and polygons areas in regions of interest of inspected surface. The inspection of any region of cylinder liner internal surface, including different magnification values and different illumination configurations, is possible.
PL
Przedstawiony w artykule system przeznaczony jest do automatycznej inspekcji optycznej swobodnie spadających detali. Został zaprojektowany do inspekcji plastikowych nosków do oprawek okularów. Zastosowane w opisywanym rozwiązaniu techniki akwizycji oraz przetwarzania i analizy obrazów umożliwiają osiągnięcie dużej wydajności inspekcji. Dodatkową właściwością systemu jest możliwość pełnej archiwizacji wyników inspekcji w celu późniejszej analizy statystycznej.
EN
The system described in the paper provides automated optical inspection of free-falling products. It was designed to inspect plastic nose pads for eyeglasses. The solutions relating to the integrated image acquisition and the processing and analysis techniques allow achieving high inspection efficiency. The system assures also the possibility of full archiving of the inspection results for further reference, processing or statistical analysis.
EN
The system described in this paper provides automated optical inspection of free-falling products. It was designed to inspect plastic nose pads for eyeglasses. The solutions relating to the integrated image acquisition and the processing and analysis techniques allow achieving high inspection efficiency. The system also assures the possibility of full archiving of the inspection results for further reference, processing or statistical analysis.
PL
Opisany w artykule system automatycznej inspekcji optycznej przeznaczony jest do inspekcji jakości swobodnie spadających detali. Zrealizowano aplikację, w której inspekcji podlegają plastikowe noski do okularów. Zastosowane rozwiązania w zakresie akwizycji obrazów oraz technik przetwarzania i analizy umożliwiły uzyskanie dużej wydajności inspekcji. Opracowany system zapewnia również możliwość pełnego archiwizowania wyników inspekcji w celu późniejszego porównywania, przetwarzania czy analizy statystycznej.
PL
Systemy automatycznej inspekcji optycznej stosowane są coraz powszechniej do rozwiązywania problemów inspekcji przemysłowej. W artykule przedstawiono strukturę systemów Automatycznej Inspekcji Optycznej, przykłady technik inspekcji w odniesieniu do dwóch głównych obszarów zastosowań systemów AOI: inspekcji parametrów geometrycznych wyrobów oraz inspekcji jakości powierzchni materiałów. Omówiono także zagadnienia związane z monitorowaniem i archiwizacją wyników inspekcji. Potencjalne obszary aplikacji systemów AOI to: weryfikacja montażu, detekcja defektów, precyzyjne pomiary wielkości geometrycznych, identyfikacja, pozycjonowanie elementów, sortowanie/stopniowanie, systemy OCR i OCV.
EN
Automated Optical Inspection systems are implemented in almost all sectors of industry and allow complex automation of the inspection process, increasing the throughput and precision of inspection. The article presents the architecture of AOI systems, some examples of analysis techniques in the field of measurement of geometric dimensions of products and defects detection. The problem of monitoring and registration of inspection results is also discussed. Some fields of applications of AOI systems are: assembling verification, defects detection, precision geometrical measurements and dimension control, positioning of objects, sorting and classification of objects, optical character recognition and verification.
PL
Zaprezentowano zautomatyzowany system wizyjny przeznaczony do oznaczania wskaźnika wolnego wydymania węgla kamiennego (Sl), który został opracowany i wykonany w Przemysłowym Instytucie Elektroniki. W systemie zaimplementowano wybrane techniki przetwarzania i analizy obrazów, obejmujące zagadnienia filtracji liniowej i nieliniowej, analizy obiektów blob oraz metody precyzyjnego wyszukiwania powtarzających się fragmentów w obrazie "pattern matching". System jest kompatybilny z polskimi i międzynarodowymi normami.
EN
The paper presents the automated, vision system for determination of the crucible swelling number of the hard coal. The method of determination of the crucible swelling number as well as the system, were developed in the Industrial Institute of Electronics. Such techniques of image processing and analysis as: convolution, morphology, blob analysis and pattern matching, were implemented in the system. The system is compatible to Polish and international standards.
PL
Systemy wizji maszynowej stosowane są coraz powszechniej do rozwiązywania problemów inspekcji przemysłowej, pozwalając na całkowitą automatyzację procesu inspekcji oraz zwiększenie jego dokładności i wydajności. Ma to szczególne znaczenie jeżeli uwzględni się fakt, że panujące obecnie tendencje zmierzają do stuprocentowej kontroli jakości wyrobów. Przedstawiono kilka przykładowych metod analizy obiektów do celów automatycznej inspekcji optycznej takich jak: analiza obiektów, technika pomiarów parametrów geometrycznych obiektów bazujących na sub-pikselowej detekcji krawędzi obiektu, technika precyzyjnego wyszukiwania powtarzających się fragmentów w obrazie oraz techniki dotyczące inspekcji znakowania (OCR, OCV i MatrixCode).
EN
The machine vision systems are implemented in almost all sectors of industry and allow complex automation of the inspection process, increasing the throughput and precision of inspection. It is very important, especially if the obligation of the 100% production inspection is considered. The article presents some examples of the analysis methods such as: the blob analysis, the measurement method based on the sub-pixel point location and edge fiting, the technique of precision localisation of one or more occurrences of a pattern and techniques of mark inspection (OCR, OCV, MatrixCode).
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.