Inspección de malla de altavoz de dispositivo móvil
Identifique defectos en mallas complejas y visualmente confusas
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La malla de un altavoz es una pieza de metal perforado que protege el módulo acústico de un teléfono celular del polvo y otros daños, con un bajo efecto sobre el sonido.
Las mallas se deben inspeccionar visualmente en busca de grietas, rayones, perforaciones faltantes, deformaciones, bordes rotos, inclusiones extrañas como suciedad o pelo, y daños por el proceso de perforación. Esta malla es visible para el usuario final, por lo que también se deben detectar los daños cosméticos.
Dado que las mallas son piezas texturizadas tridimensionales, generan patrones de iluminación complejos con reflejos. Incluso una pequeña inclinación de la malla puede cambiar el patrón completamente. A la vez, los defectos como contaminación o rayones irregulares pueden suceder en cualquier lugar de la pieza. Esto puedo ser en la superficie externa o en los espacios entre los cables. Estas variaciones hacen que sea difícil programar la visión artificial tradicional para gestionar todos los casos posibles.
Para identificar defectos en mallas de altavoces, la herramienta de detección de defectos de deep learning de Cognex se entrena con una amplia selección de mallas de altavoz para aprender todas las variaciones de las piezas normales, que incluyen variaciones de iluminación comunes y el nivel aceptado de defectos cosméticos. A medida que escanea las mallas, analiza y marca las que están fuera del rango aceptable, minimizando los falsos positivos.
El deep learning de Cognex puede trabajar junto a la visión artificial tradicional, lo que es lo mejor para las tareas de alineación y para calibrar las dimensiones de la malla del altavoz. La combinación de deep learning con herramientas de visión artificial tradicional supera la inspección manual a una velocidad significativamente superior. Además, logra esto a la vez que mantiene la consistencia entre turnos y líneas de fabricación.
