Analyse des défauts esthétiques

Détectez les défauts subtils et imprévisibles n’importe où sur les smartphones

robotic phone presentation for cosmetic defect analysis scratch found

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Une fois qu’un smartphone a été entièrement assemblé, mais avant qu’il ne soit conditionné, il doit être inspecté pour détecter les rayures, les fissures, les éclats, les bosses, le mauvais alignement, la décoloration et d’autres défauts susceptibles de se trouver à plusieurs endroits sur le boîtier et le verre de protection. Ces défauts ne nuisent généralement pas au fonctionnement de l’appareil, mais altèrent l’apparence du produit.

Les applications de vision basées sur les règles traditionnelles peuvent être entraînées sur un large éventail de défauts types, tels qu’une rayure sur une zone prédéfinie ou une fissure dans un coin de l’écran, mais les défauts potentiels sont extrêmement nombreux et peuvent apparaître n’importe où sur le téléphone. Même un défaut relativement rare, comme la décoloration du boîtier ou une bosse provoquée par l’impact d’un bras robotisé, doit être détecté avant le conditionnement. Compte tenu de la cadence à laquelle les téléphones sont produits, l’inspection humaine ne s’avère pas assez constante et peu efficace.

L’outil de détection des défauts de Cognex Deep Learning peut apprendre à identifier un large éventail de défauts inacceptables sur les produits tout au long du processus de fabrication. L’outil examine l’écran, la bande et le dos pour repérer toute bosse, rayure et décoloration sur le smartphone. Pour détecter tous les défauts, l’inspection s’appuie sur un éclairage spécial et une présentation adéquate des pièces. Cela permet de garantir que seuls les produits sans défauts esthétiques arrivent à l’étape de conditionnement.

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