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基于AI視覺的屏蔽罩外觀缺陷和3D檢測/柔性包裝方案

方案簡介

Solution brief

屏蔽罩外觀缺陷和3D檢測/柔性包裝方案，基于中科迪宏TimesAI深度學習開發平臺，融合CV+AI+Automation，實現對手機精密件中屏蔽罩的在線實時檢測，瑕疵品剔除、數據分析統計的一站式服務，并可不斷迭代優化。


有效解決了領域內的四大難點：

第一，不同類型缺陷發生概率差距大，缺陷樣本不平衡。

第二，嚴重功能性缺陷數據量極少。

第三，同種缺陷形狀、程度差距極大。

第四，缺陷為微小目標缺陷。


目前覆蓋缺陷類型達15種以上，覆蓋了屏蔽罩產品的幾乎所有缺陷，如：金屬面壓傷、金屬面劃傷、金屬面臟污、金屬面壓傷、黑膜壓傷、黑膜劃傷、黑膜臟污、黑膜破損、膜泡、黑膜偏位、孔變形、孔毛刺、開裂、平面度不良等等。

方案功能

Solution function

基于AI視覺的屏蔽罩外觀缺陷和3D檢測/柔性包裝方案可以對精密件產品中的屏蔽罩類零件實現在線實時檢測、瑕疵品剔除、數據分析統計的一站式服務，通過及時發現批量性不良和統計各項缺陷分布數據優化生產工藝，從而達到提升生產良率的效果；該方案開發的檢測系統性能指標出色并可不斷迭代升級，檢測效率和檢測精確度高于人工檢測，達到減員增效目標。

方案亮點

Bright spot

1、有效解決了領域內缺陷檢測三大難點（缺陷樣本不平衡、缺陷為小目標、缺陷類型語義層級不同）
2、針對性的對精密件中的屏蔽罩類部件設計了深度學習的網絡架構和模型訓練方式，比常規模型精度更高、穩定性更好
3、性能指標出色，效率和精度高于人工，達到減員增效的效果
4、根據實際的工業生產需要，將產品大數據和工業生產相結合，達到優化生產的效果

應用場景

Application scenario

工業案例

Project case

全球行業前三公司手機精密件（沖壓屏蔽罩）檢測方案，基于中科迪宏TimesAI平臺開發，適應用戶各種線體結構和分揀邏輯。檢測缺陷類型近20種：金屬面壓傷、金屬面劃傷、金屬面臟污、金屬面壓傷、黑膜壓傷、黑膜劃傷、黑膜臟污、黑膜破損、膜泡、黑膜偏位、孔變形、孔毛刺、開裂、平面度不良等。缺陷檢測性能指標：漏檢率＜0.5%，過殺率＜3%。

  • 屏蔽罩檢測實施現場

  • 屏蔽罩檢測實施現場

  • 屏蔽罩檢測實施現場