我们产线的AOI设备误报率一度高达8%,严重影响生产效率。操作员每天要花3-4小时复核AOI报警,其中绝大部分是假缺陷。经过两个月的系统调优,误报率降到了1.5%以下,真缺陷检出率保持在99.5%以上。
关键调参经验和方法论:
AOI不是装上就能用的,持续优化才是关键。建议设立专职AOI工程师岗位,负责日常调参和数据分析。

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我们产线的AOI设备误报率一度高达8%,严重影响生产效率。操作员每天要花3-4小时复核AOI报警,其中绝大部分是假缺陷。经过两个月的系统调优,误报率降到了1.5%以下,真缺陷检出率保持在99.5%以上。
关键调参经验和方法论:
AOI不是装上就能用的,持续优化才是关键。建议设立专职AOI工程师岗位,负责日常调参和数据分析。
Golden Board的方法很实用。我们还会建立一个已知缺陷样本库,用来定期校验AOI的检出能力。
1.5%的误报率已经很不错了。我们还在3%左右徘徊,主要是异形元件的识别不稳定。
操作员培训这点说到点子上了。很多人把AOI当全自动设备用,忽略了人的判断能力培养。
请问你们用的是哪家的AOI?Omron还是Koh Young?不同品牌的调参逻辑差别挺大的。
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林振宇
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