近日，中國科學院自動化研究所精密感知與控制研究中心聯合自動化所創(chuàng)業(yè)公司，共同研發(fā)的電子光學玻璃印刷全自動AOI智能檢測設備，經過兩年的在線運行與驗證，完全達到了客戶工業(yè)4.0智能生產車間的技術指標要求，標志著這一困擾了全世界三十多年的行業(yè)難題終于被攻克。
在電子光學玻璃印刷領域，如何攻克AOI檢測技術的效率與準確率，讓行業(yè)能夠實現印刷品質在線控制，降低電子光學玻璃的印刷成本，一直是行業(yè)從業(yè)人員*為急切的需求。
隨著機械自動化的技術進步，與電子光學玻璃印刷技術相關的設備都已經實現了全自動化生產，為行業(yè)企業(yè)節(jié)省了大量的人力資源和運行成本。但是由于針對印刷效果品質管控的這環(huán)，行業(yè)AOI檢測技術遲遲無法突破，不得不繼續(xù)采用大量的人工來進行印刷效果的確認與檢測，讓電子光學玻璃印刷工序始終沒法正式踏入全自動化生產行列。
“在行業(yè)把電子光學玻璃印刷領域的其它工序，都基本完成全自動化生產后，由于AOI檢測技術未能得到突破，人工檢測不但跟不上設備的生產節(jié)拍，需要大量的場地和人員來對每一道印刷油墨的效果進行全檢，在印刷檢查崗位員工長期高強度的工作條件下，不但浪費了印刷工序生產效率，而且人工檢測所造成的品質歸類不準確、品質質量回饋不及時等，更是時常發(fā)生?！弊詣踊芯繂T張正濤表示，在玻璃蓋板行業(yè)客戶的要求下，把原來成熟應用于某重大軍工領域大口徑光學玻璃表面AOI檢測技術進行優(yōu)化，并已經成功運用在玻璃蓋板行業(yè)全自動化生產線上。
“在對生產線進行工業(yè)4.0技術改造與升級時，對電子光學玻璃印刷AOI檢測技術進行了大量的品質數據統(tǒng)計與分析，并建立了機器視覺的識別信息庫。利用中科院自動化所強大的人工智能機器學習算法，在玻璃蓋板行業(yè)*難管控的頭色印刷工序與鏡面銀印刷工序中，品質全檢漏檢率嚴格控制在了1%以下，過檢率控制在了2%以下，遠低于行業(yè)實行人工全檢下仍普遍高于5%的誤判率。”
從連續(xù)兩年不間斷的對比取樣，一年的在線運行，并與同期人工全檢的運行數據統(tǒng)計對比后結果顯示，研發(fā)的檢測設備不管是從性能上，還是從效率上，都完全可以滿足客戶全自動高速印刷生產線的印刷品質AOI在線檢需求，標志著困擾電子光學玻璃印刷行業(yè)長達三十多年的印刷品質在線檢測難題已經被完美解決。
張正濤認為，印刷品質在線AOI檢測設備的研發(fā)成功，不僅解決了行業(yè)自動化升級后人工檢測跟不上設備節(jié)拍的難題，對于造成印刷品質不良的工藝環(huán)節(jié)歸類不準確，繼而影響生產實施糾正與預防措施，以及品質異?；仞伈患皶r造成品質事故擴大、生產被延誤等，也能得到有效的抑制。
“事實上，在AOI檢測系統(tǒng)中加入了強大的數據分析功能，可以對生產過程中的品質事故做出前置性的預測。也就是說，只要把AOI檢測系統(tǒng)接入客戶的MES制造系統(tǒng)，就能形成數據閉環(huán)，實現無縫工藝品質監(jiān)控?！?/span>
張正濤舉例道，比如AOI檢測系統(tǒng)所取得的尺寸數據，就可以實時回饋給印刷設備的對位系統(tǒng)，輔助印刷設備自動糾正位置偏移量。甚至AOI獲取的印刷油墨圖形特征數據，能實時分析出目前印刷設備里的油墨狀態(tài)、網版狀態(tài)，自動提示或直接回饋到印刷設備上，添加油墨稀釋劑或更換網版等，節(jié)省了大量的印刷設備調試時間與調試成本。
經過一年的在線運行對比分析，引入AOI在線檢測系統(tǒng)后，每條全自動玻璃蓋板生產線的生產速度得到了充分的保證，停機調試次數大幅降低，全自動生產所帶來的高生產效率被完全釋放出來。
“客戶在一年的數據統(tǒng)計下來后發(fā)現，即使是不考慮產能提升因素影響，與同一車間里人工全檢生產線對比，裝配有AOI在線檢測系統(tǒng)的生產線僅人工與物料成本這兩項，每年節(jié)省下來的成本就超過65萬元以上?！?/span>
