AI深度学习在手机“智”造应用

AI深度学习在手机“智”造应用

解锁智能手机“智”造之路

手机在生产时候不可避免的会有一些缺陷，例如：

场景一

手机镜片外观瑕疵缺陷检测

检测背景

手机镜片制造商，需要对出货前的产品进行外观检测，包括披风、蚀刻不良、异色、字体不良、崩边、边透沙眼、划伤、晶点、亮点等不良。   采用深度学习技术，可准确的检测出不良，以此来替代人工繁琐的检测，提升效率的同时并能管控好品质。

检测需求

披风检测、蚀刻检测、异色检测、字体检测、崩边检测、边透沙眼、划伤检测、晶点检测、亮点检测。   检测方案   通过机器视觉系统，检测产品制造中出现的划痕、脏污、异物等外观缺陷和其他异常，检测装配错误、表面缺陷、损坏的工件和缺失的功能，可确定对象的方向、形状、位置，还可识别功能。

检测效果

① 崩边检测

② 边透沙眼

③ 划伤检测

④ 晶点检测

⑤ 亮点检测

⑥ 披锋检测

⑦ 蚀刻检测

⑧ 字体检测

场景二

手机玻璃盖外观缺陷检测

检测背景

检测效果

① 正面检测图片

② R角检测图片

③ 侧面检测图片

场景三

手机中板外观缺陷检测

检测难点

· 检测崩边缺失、断裂、变形,发生不良的位置未知且不固定，精准的搜索并检测判定是关键。   · 检测是否漏攻牙，由于牙孔内螺纹与CCD不在一个平行的平面，加上牙孔较小且受深度干扰，难度大。   · 断柱检测，由于辅助定位柱的Z向高度，与CCD不在一个平行的平面，是一个难点。

检测效果

① 牙孔检测效果

② 断柱检测效果

③ 崩边缺失检测效果

场景四

手机外壳Logo缺陷检测

场景缺陷

碰压伤 、刮伤、料线、针孔、麻点、白点、缺口、凸包、研磨痕、拱起、变形

检测难点

检测效果

①划痕检测

② 凹凸点检测

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