AI片式多层陶瓷电容六面体外观检测方法及其检查机的研发

朱礼平

摘要：文章深入研究了基于人工智能多面体外观检测方法，利用对应核心算法流程分解应用，通过自动化的模块化机构，完成检测方法分解及协同作业，AI自动图片区域分割归类、图像学习验证追加反馈，提升缺陷识别的准确性，不断完善数据模型，准确率能够无限接近100%，从而研发出检测方法及配套的外观检查机。

关键词：人工智能;AI;外观检测

1、引言

为了满足电子设备小型化、大容量化、高可靠性、低成本，多层陶瓷电容体积不断缩小，性能不断提高，技术不断进步，材料不断更新，轻薄短小造成采用片式元件，而一颗小小的电容可以直接影响到电子产品的稳定性。因此电容的品质，直接决定了电子产品的品质。

在多层陶瓷电容生产厂家中，每天生产的产品数以十亿计，电子产品对品质要求也越来越高，已提升到要求每个元件的每个面进行外观全数检查，而传统机器视觉检测方法存在以下弊端：

1）很难分析背景对比度低的缺陷，导致大量漏检。

2）对于调试人员要求较高，有一定基础和特殊的诀窍。

3）陶瓷电容的部分缺陷对位置、方向、光照等变量较敏感，易误判。

2、AI多层电容六面体外观检测方法

2.1 AI核心算法流程研究

因此，引入AI技术到高速外观检测领域，先框架研究出了对应核心算法流程：

C1 收集不良样本：收集各种不同缺陷的产品样本，对样本六个面进行拍摄图片，并且把图片加载到系统资源中;

C2标注缺陷：用标注软件对缺陷样本图片进行区域标注，先对图像上不同特征区域进行人工分类，然后贴上相应的标签;

C3进行AI学习：对所有样本数据进行AI学习，通过分析各个标注区域的特征，不断自主学习达到和我们手动绘制标签一样的分割效果，学习过程中当前学习效果以数据模型的形式记录下来，后期系统就会具备自主识别缺陷能力;

C4产品检测：检测设备通过FPGA+ARM运动控制系统精准定位，触发高清相机获取产品六面图片，并上传到高速AI图像检测系统中，自动将新采集到的图像进行区域分割，然后对分割出来的缺陷或其他区域进行特征判定以判定产品是否符合产品外观要求，最后把六面图片判定数据录入系统中进行综合判定;

C5分拣出料：若产品判断为正常产品，则把产品分到正常区域;若产品判断为缺陷产品，则把产品分到缺陷产品区域。

我们研发的核心算法流程具有如下改进效果：AI自动图片区域分割归类、判断，更加灵活应对各种不同的缺陷;不断的追加样本数据来扩大学习，提升缺陷识别的准确性;全新图像验证学习效果，不断完善数据模型，检测准确率能够无限接近100%;处理速度提高到11000PCS/分钟，大大提升生产效率。

2.2 AI多层电容六面体外观细化检测方法

根据核心算法流程，细化分解深入研究了AI多层电容六面体外观检测方法，具体如下：

在C2标注缺陷：

a）收集客户缺陷种类和检测需求，规划好分类方式;

b）将产品图像进行了全域像素分割标注，二次合并处理，准确率提高到99%以上。

c）自动提取制作标签方式绘制，降低操作难度;

d）标注完成后保存到对应分类标签中。

C3进行AI学习过程如下：

1）对缺陷样本图像执行增强处理;

2）获取各个独立区域图像的面积、长度、宽度、像素比率、像素纹理分布以及灰度，并且将以上特征聚合为一个集合，作为特征集矢量;

3）根据特征集矢量对各个特征进行训练，确定模型参数;

4）根据模型参数建立相应的缺陷图像模型;

5）把建立的图像模型存储在系统数据库中。

C4产品检测时，其检测过程如下：

a）拍摄产品六面照片;

b）每个面的图像调用对应的高速AI模型，通过对独立区域二次动态提取出有感兴趣区域（ROI）;

c）再将感兴趣测区域（ROI）一次封装打包，交由GPU的CUDA核心进行实时高速AI并行运算，实现区域分割。

d）系统根据AI并行运算提取得到的像素级（精度最高：3微米/象素）分割对象特征（大小，方向，灰度等等）与数据库中的规格进行对比，如所有区域特征符合规格标准，该产品被判定为良品，否则被判定为不良品。

在产品检测时，使用自己研发的均匀度和亮度极高的LED三色光源照射系统检测产品，使得产品表面具有足够的亮度，保证拍摄图片的清晰度，提高检测效率和效果。

3、AI多层电容六面体外观检查机

系统算法研究后再通过机构模块化研究，制得AI多层电容六面体外观检查机。

如图1所示，该AI片式多层陶瓷电容六面体检查机，包括电控机座，机座顶设有精加工工作平台，平台上安装关键机构模块包括震动盘、转盘机构、微小型产品导正机构、光感检测机构、正面拍照机构、底面拍照机构、内侧面拍照机构、外侧面拍照机构、高亮背景光源、前端拍照机构、后端拍照机构、分料前刮料机构、分料机构、收料机构、分料后刮料机构和转盘清洁机构。

机座的表面设置有震动盘，机罩和机座设置有相同大小的矩形框结构，且机罩和机座构成了设备的整个框架，减小了该装置占地面积，使得各个机构之间连接的更加密切，同时人员起到了保护的作用。

微小型产品导正机构连接在震动盘的一侧，且微小型產品导正机构的一侧与光感检测机构相连接，微小型产品导正机构，微小型产品导正机构采用真空吸配合高压吸附混合方式导正产品，通过静电发生器在玻璃盘之间产生高压静电场，将产品吸附在玻璃盘上，通过真空吸使导料块与玻璃盘之间产生负压，微小型产品导正机构中的导料块采用特殊材料、特殊工艺制作，无磁性，且表面光滑，导料块的导料面采用弧面导料方式，相对于传统的平面导料方式接触面更加小，使得摩擦力更小，导正效果更好。

拍照机构采用六个高速相机分别针对每个面进行拍照，实时电流监控反馈回路，分辨率可达1微秒的定时爆闪电路。确保相机每一次拍照均清晰，稳定。

收料机构的核心在于电磁阀吹气装置，磁阀开/关时间仅需要约250微秒。设有转盘定时清洁机构，减少人工维护频率和保证拍摄背景无杂物干扰。

该AI片式多层陶瓷电容六面体检查机，通过采用机构模块化设计，配套前述对应的检测方法分解及协同作业，从而使得检测准确率能够无限接近100%。

4、结束语

通过核心算法流程研究，及细化分解检测方法，我们应用对应自动化的震动上料、微小产品导正机构、光感检测机构、六分面拍照机构，配合高亮度光源、分料机构、转盘清洁机构等，制得检测准确率能够无限接近100%的AI片式多层陶瓷电容六面体外观检查机。

参考文献

[1]李艺华，电阻电容外观自动检测机技术研究[J]，数字技术与应用，2016年07期

[2]王波，基于机器视觉的产品外观检测机研发[D]，哈尔滨工业大学，2013年硕士论文