[发明专利]一种应用于AOI检测的数据监测方法及电子设备

说明书

本发明公开了一种应用于AOI检测的数据监测方法及电子设备，该方法包括：创建AOI检测过程中的待监测对象，并构建不同的待监测对象与其对应的预警条件、处理策略以及执行所述处理策略的执行对象之间的映射关系链表；采集AOI检测过程中生成的检测数据并形成数据队列，根据线体、工位、载台之间的从属关系将数据队列进行关联，形成不同层级的数据链表；从数据链表中提取检测数据进行处理，生成待监测对象；当待监测对象满足其在映射关系链表中对应的所述预警条件时，输出对应的处理策略给执行对象；本发明通过数据自动监测与智能预警，使工作人员能够快速发现异常并及时处理，及时改善制程、处理产线问题，有利于提升产线稳定性和良率。

技术领域

本发明属于缺陷检测技术领域，更具体地，涉及一种应用于AOI检测的数据监测方法及电子设备。

背景技术

AOI（Automatic Optic Inspection）即自动光学检测，是指采用光学成像技术（通常使用相机和镜头）获取被测目标的图像，再经过一定的图像处理算法，从拍摄的图像中获取目标的尺寸、位置、方向、光谱特征、结构及缺陷等信息，从而可以执行产品的检验、装配线上的零部件鉴定及定位、过程监控中的测量、过程控制反馈、分类与分组等任务。目前，AOI在半导体、工业机器人、汽车零件制造、印刷、钢铁、医疗与医药等诸多行业都有着广泛的应用。用于缺陷检测的AOI系统主要针对产品的缺陷进行检测，然后按照行业标准进行分类和判等。

目前车间内的各个线体之间均安装AOI检测设备，每个线体的每个工位都是单独输出检测结果并进行显示，现场工作人员进行产品质检时，为了能够及时把握每条线体的运行情况，需要分别对每个线体的每个工位都进行观察。目前各个线体的生产记录都汇总到一台控制电脑（Control Personal Computer，CPC）中，质检人员操作控制电脑调取每个线体的每个工位对应的生产数据，并分析某类缺陷出现的频次是否异常，然后进行相应处理；这种人工处理方式不够方便与智能，且分析结果很大程度上依赖于质检人员的经验，质检结果容易出现偏差；最重要的是无法快速且及时地监测到产线异常，异常处理不够及时，具有滞后性，导致异常被处理之前的时间段内的所有产品的检测结果与实际不符。

发明内容

针对现有技术的至少一个缺陷或改进需求，本发明提供了一种应用于AOI检测的数据监测方法及电子设备，其目的在于解决现有技术存在的无法快速且及时地监测到产线异常，异常处理不够及时，导致产品检测结果出现误判的问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种应用于AOI检测的数据监测方法，包括：

创建AOI检测过程中的待监测对象，并构建不同的待监测对象与其对应的预警条件、处理策略以及执行所述处理策略的执行对象之间的映射关系链表；

采集AOI检测过程中生成的检测数据并形成数据队列，根据线体、工位、载台之间的从属关系将所述数据队列进行关联，形成不同层级的数据链表；从所述数据链表中提取检测数据进行处理，生成待监测对象；

当所述待监测对象满足其在所述映射关系链表中对应的所述预警条件时，输出对应的处理策略给执行对象。

优选的，上述数据监测方法，所述待监测对象为各检测进程的运行状态；

实时采集每个检测进程对产品进行检测后产生的检测数据，当任一检测进程在预设时间段内未输出所述检测数据，则判定该检测进程出现运行障碍；

生成重启指令并将其发送给各检测进程的控制软体，所述重启指令用于触发所述控制软体自动重启对应的检测进程。

优选的，上述数据监测方法，所述生成待监测对象的过程具体为：

将当前产品的检测数据添加至数据队列中，根据预警条件将其与不同层级的数据链表中的历史流片数据进行比对和统计，得到待监测对象。