質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展與演進(jìn)

日期：2018-06-04

　　質(zhì)量檢測(cè)作為產(chǎn)品質(zhì)量保證的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也越來(lái)越受到企業(yè)的重視。質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)發(fā)展到今天，主要經(jīng)歷了人工檢測(cè)、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)和認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)三個(gè)階段的發(fā)展。

　　對(duì)于任何企業(yè)而言，產(chǎn)品質(zhì)量就是企業(yè)的命脈。盡管物聯(lián)網(wǎng)和智能設(shè)備已日益普及，但由此在工廠內(nèi)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù), 又使得企業(yè)的諸多業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)問(wèn)題始終得不到有效解決，質(zhì)量問(wèn)題就是其中之一。一旦讓帶有缺陷的產(chǎn)品流向市場(chǎng)，不僅是對(duì)消費(fèi)者利益的損害，也是對(duì)企業(yè)品牌形象的玷污。而質(zhì)量檢測(cè)作為產(chǎn)品質(zhì)量保證的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，也越來(lái)越受到企業(yè)的重視。質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)發(fā)展到今天，主要經(jīng)歷了人工檢測(cè)、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)和認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)三個(gè)階段的發(fā)展。

1、人工檢測(cè)

　　自人類進(jìn)入工業(yè)化時(shí)代，便有了質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)。第一代質(zhì)量檢測(cè)技術(shù)以人工檢測(cè)的方法為主，由作業(yè)人員按照一定的質(zhì)量檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)，通過(guò)使用檢測(cè)工具或經(jīng)驗(yàn)判斷來(lái)完成產(chǎn)品質(zhì)量缺陷的檢測(cè)。由于人員自身技術(shù)水平的限制，存在檢測(cè)產(chǎn)品速度慢、效率低下、在檢查過(guò)程中容易出錯(cuò)等問(wèn)題，使得檢測(cè)結(jié)果極為不精確。

　　同時(shí)，伴隨著技術(shù)的進(jìn)步、產(chǎn)品更新?lián)Q代加快和國(guó)際分工的深化，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)中，常常涉及到各種各樣的檢查、測(cè)量和零件識(shí)別應(yīng)用。例如微小尺寸的精確快速測(cè)量、形狀匹配、顏色辨識(shí)等，用人眼已無(wú)法識(shí)別檢測(cè)，傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法正在逐步被新型的檢測(cè)方法所取代。

2、機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)

　　第二代質(zhì)量檢測(cè)方法主要是指機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)，該方法是伴隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)而發(fā)展來(lái)的。在20世紀(jì)50年代，圖像處理成為機(jī)械工業(yè)的一個(gè)檢測(cè)項(xiàng)目，視覺(jué)檢測(cè)作為一項(xiàng)生產(chǎn)檢測(cè)機(jī)制誕生了；在20世紀(jì)60年代到70年代，隨著工業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)對(duì)技術(shù)需求的日益增長(zhǎng)，機(jī)器視覺(jué)開(kāi)始崛起。20世紀(jì)80年代，機(jī)械視覺(jué)檢測(cè)被應(yīng)用于當(dāng)時(shí)方興未艾的半導(dǎo)體工業(yè)。

　　20世紀(jì)90年代，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)開(kāi)始在工業(yè)領(lǐng)域逐步得到應(yīng)用。這是由于機(jī)器視覺(jué)是一種非接觸的測(cè)量方式，在一些不適于人工作業(yè)的危險(xiǎn)工作環(huán)境或者人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，常用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)。同時(shí)，在大批量重復(fù)性工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法可以大大提高生產(chǎn)的效率和自動(dòng)化程度。

　　機(jī)器視覺(jué)定位檢測(cè)可分為兩個(gè)步驟，一是制作標(biāo)準(zhǔn)模板，二是搜索。機(jī)器視覺(jué)定位系統(tǒng)采用先進(jìn)的圖像視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)高速運(yùn)動(dòng)的工業(yè)產(chǎn)品進(jìn)行實(shí)時(shí)全面的時(shí)間檢測(cè)定位分析。當(dāng)系統(tǒng)設(shè)備一臺(tái)高性能彩色數(shù)字?jǐn)z像機(jī)，攝像機(jī)采集工業(yè)品圖像，并將圖像數(shù)據(jù)傳送到圖像處理系統(tǒng)時(shí)，圖像處理系統(tǒng)對(duì)每幅圖像進(jìn)行匹配搜索，準(zhǔn)確定位出產(chǎn)品的位置和方向，控制機(jī)械手臂等自動(dòng)化裝備。

　　例如，SMT首件檢測(cè)儀，通過(guò)掃描需要檢測(cè)的SMT貼片首件PCB，智能框獲取PCB實(shí)物掃描圖片，導(dǎo)入BOM清單和PCB元件貼片坐標(biāo)。軟件對(duì)PCB圖片、BOM、坐標(biāo)進(jìn)行智能合成和智能全局坐標(biāo)校準(zhǔn)，使得元件坐標(biāo)、BOM與圖片實(shí)物元件位置逐一對(duì)應(yīng)。通過(guò)導(dǎo)航測(cè)量目標(biāo)，LCR讀取數(shù)據(jù)自動(dòng)對(duì)應(yīng)相應(yīng)位置并進(jìn)行自動(dòng)判斷檢測(cè)結(jié)果。杜絕誤測(cè)和漏測(cè)，并自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)表存于數(shù)據(jù)庫(kù)。 經(jīng)過(guò)對(duì)軟件不斷升級(jí)和完善，系統(tǒng)還可應(yīng)用于貼片漏件補(bǔ)料和實(shí)現(xiàn)坐標(biāo)儀功能預(yù)先為需貼片的PCB獲取貼片元件位置坐標(biāo)。SMT自動(dòng)接料機(jī)、全自動(dòng)點(diǎn)料機(jī)，通過(guò)軟硬件結(jié)合，利用機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的定位功能，能夠自動(dòng)判斷物體的位置，并將位置信息通過(guò)一定的通訊協(xié)議輸出，此功能多用于自動(dòng)組裝、自動(dòng)焊接、自動(dòng)包裝、自動(dòng)罐裝、自動(dòng)噴涂等全自動(dòng)裝配和生產(chǎn)。

3、認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)

　　盡管機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法在應(yīng)用層面上得到了快速發(fā)展，但機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)的穩(wěn)定性較差，容易受到環(huán)境等客觀因素的影響，實(shí)際應(yīng)用中往往會(huì)達(dá)不到理論上的效果，一些產(chǎn)品如果缺陷種類較多，還需要多次檢測(cè)。此外，受限于軟硬件技術(shù)水平和算法的發(fā)展，第二代機(jī)器視覺(jué)技術(shù)并不具備人類的視覺(jué)理解能力，更多是基于固定規(guī)則。

　　認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)方法，即第三代檢測(cè)方法，有望打破固定規(guī)則，實(shí)現(xiàn)對(duì)于非預(yù)期缺陷的識(shí)別。在這一領(lǐng)域，IBM于2017年推出了認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)方法，該方法源于IBM Watson技術(shù)平臺(tái)，融入了工業(yè)機(jī)器人控制技術(shù)、工業(yè)照相技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)和基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，代表了當(dāng)下最新的檢測(cè)技術(shù)，能有效幫助制造企業(yè)。

　　尤其在電子行業(yè)，現(xiàn)階段很多制造企業(yè)的前端流程和自動(dòng)化程度都比較高，但后端質(zhì)檢環(huán)節(jié)還在采用人工檢測(cè)的方法，采用IBM的認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)方法，通過(guò)事先預(yù)定好缺陷類型，然后基于編程算法來(lái)定義和查找，大大精簡(jiǎn)了其裝配線的檢驗(yàn)流程。

　　值得一提的是，有別于機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法，IBM的認(rèn)知視覺(jué)檢測(cè)方法是一個(gè)智能系統(tǒng)——基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，可以不斷自我學(xué)習(xí)缺陷類型，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式不斷自我優(yōu)化，完善缺陷類型的數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)非預(yù)期缺陷的精準(zhǔn)檢測(cè)。同時(shí)，該方法在擁有足夠信息時(shí)，還可以檢測(cè)某些缺陷模式給出預(yù)警。

　　筆者認(rèn)為，認(rèn)知機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法還是很有發(fā)展前景的，因?yàn)樗鉀Q了機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)方法的不穩(wěn)定性。同時(shí)，也避免了人工檢測(cè)方法的低效率和人為出錯(cuò)。對(duì)于制造企業(yè)而言，質(zhì)量檢測(cè)最重要的是受控，企業(yè)可以接受有個(gè)別特殊的、未發(fā)現(xiàn)過(guò)的缺陷遺漏，但必須知道那些經(jīng)常發(fā)生的、不可接受的缺陷是一定能被檢測(cè)出來(lái)的。長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，如果認(rèn)知機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)足夠智能，終將會(huì)取代人工檢測(cè)方法，因?yàn)閷?duì)于制造企業(yè)的質(zhì)量控制，認(rèn)知機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)會(huì)比人更可靠。