Électronique

Inspection de la surface des modules de caméra

Vérifiez que les optiques de caméra de téléphone ne présentent aucun défaut de surface

Cognex Cameras inspect Camera Module Surface and find defect

Produits connexes

In-Sight D900

In-Sight D900

Optimisé par le logiciel de vision basé sur le deep learning In-Sight ViDi

ViDi software with all defect detection tools

VisionPro Deep Learning

A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR

Avant d’être installée, une optique de caméra doit être exempte de fibres, de rayures, de taches, de traces de doigt, de poussière ou de tout autre corps étranger. Elle doit être à nouveau contrôlée après l’installation pour vérifier qu’aucune contamination ni aucun dégât ne se sont produits lors de cette étape.

Les rayures peuvent apparaître n’importe où sur l’optique et dans plusieurs sens. Les contaminants peuvent varier fortement en termes d’aspect et d’emplacement. Les reflets générés par l’optique peuvent gêner la vision industrielle classique et masquer divers défauts. Outre ces problèmes potentiels, en raison de la transparence de l’optique en elle-même, les images réfractées des objets qui se trouvent en dessous peuvent créer un arrière-plan confus. La vision industrielle classique ne pouvant être programmée pour identifier ce large éventail de défauts sur un arrière-plan confus et ambigu, il est souvent nécessaire de recourir en plus à l’inspection manuelle. Étant donné que les défauts de surface peuvent présenter d’importantes variations imprévisibles, les inspections basées sur le Deep Learning constituent une solution plus fiable.

L’outil de détection des défauts de Cognex Deep Learning s’entraîne à partir d’une large sélection d’optiques aussi bien exemptes de défauts que défectueuses pour apprendre toutes les variations des pièces normales. Il scanne une série d’optiques, les analyse et signale toutes celles qui présentent des défauts inacceptables, tout en réduisant le nombre de faux positifs.

Si les modèles d’optiques sont amenés à changer, l’outil de détection des défauts peut être rapidement entraîné à partir d’un ensemble d’images pour commencer à inspecter les nouvelles optiques avec un délai minimum. L’outil de classification de Cognex Deep Learning peut être utilisé après la détection des défauts pour différencier les défauts faciles à traiter, comme les traces de doigt ou la poussière, des défauts plus importants qui nécessitent de prendre des mesures correctives.

Produits Cognex connexes

ACCÉDEZ AU SUPPORT ET AUX FORMATIONS POUR VOS PRODUITS ET BIEN PLUS

Rejoindre MyCognex

AVEZ-VOUS DES QUESTIONS ?

Les représentants de chez Cognex sont disponibles dans le monde entier pour soutenir votre vision et vos besoins de lecture de codes-barres industriels.

Contact commercial