Prüfung des Lautsprechergitters von mobilen Geräten
Bestätigen, dass das Lautsprechergitter von Mobiltelefonen vor dem Einbau fehlerfrei ist
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Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungssoftware
Ein völlig neuer Ansatz bei komplexen Prüfungen, Teilelokalisierung, Klassifikation und OCR
Das Lautsprechergitter ist ein Stück perforiertes Metall, welches das Akustikmodul eines Smartphones vor Staub und Beschädigung schützt, während es einen klaren Klang aufrechterhält. Ein Gitter kann viele verschiedene Fehler aufweisen, wie zum Beispiel Kratzer, Risse, Biegungen, Fremdkörpereinschlüsse und Schäden durch die Herstellung. Das Metallgitter ist visuell komplex, da es Reflexionen und glänzende Flächen an verschiedenen Stellen zeigt.
Eine kleine Änderung des Blickwinkels kann das Bildmuster verändern und Fehler wie geringste Verformungen können an jeder Stelle im Bild auftauchen. Die große Bandbreite möglicher Fehler in Kombination mit der Komplexität des Sichtfelds erschwert es der herkömmlichen Bildverarbeitung, Fehler durchgängig zu finden und zu erkennen.
Das Defekterkennungstool von Cognex Deep Learning lernt anhand eines Satzes von Trainingsbildern, wie ein fehlerfreies Lautsprechergitter aussehen muss. Diese Bilder liefern Beispiele zulässiger Lautsprechergitter, damit die Bandbreite möglicher Fehler erlernt werden kann. Nach diesem Prozess kann das Defekterkennungstool sogar winzigste Fehler in einem Lautsprechergitter erkennen, ungeachtet dessen, wo sie sich befinden, wie sie aussehen und welche Reflexionen sich ergeben könnte. Diese Arten von Prüfungen erhöhen die Genauigkeit, Einheitlichkeit und Stabilität.
Auch wenn sich das Design des Lautsprechergitters mit dem Telefonmodell ändert, kann das Defekterkennungstool schnell neu trainiert werden, sogar von einer Arbeitskraft ohne Vorkenntnisse im Bereich Bildverarbeitungssysteme. So kann die Prüfung des neuen Gitterdesigns schnell begonnen werden.
