Ispezione della superficie di moduli telecamera
Assicurarsi che le lenti della telecamera del telefono siano prive di difetti superficiali

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Alimentato dal software di visione basato sul Deep Learning In-Sight ViDi

A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR
Prima di essere installata, la lente di una telecamera deve essere priva di fibre, graffi, sbavature, impronte digitali, polvere o altri oggetti estranei. Deve essere controllata nuovamente dopo l'installazione per assicurarsi che non ci sia stata contaminazione o danno durante l'installazione.
I graffi possono apparire ovunque sulla lente, in una varietà di orientamenti. I contaminanti possono variare molto nell'aspetto e nella posizione. I riflessi della lente possono confondere la visione artificiale tradizionale e nascondere vari difetti. In associazione a tutti questi possibili problemi, la trasparenza stessa della lente significa che le immagini rifratte dagli oggetti sottostanti possono creare uno sfondo confuso. La visione artificiale tradizionale non può essere programmata per individuare l'ampia gamma di difetti sullo sfondo confuso e ambiguo, circostanza questa che richiede spesso un'ulteriore ispezione manuale. Poiché i difetti di superficie possono coprire una vasta gamma di variazioni imprevedibili, le ispezioni tramite deep learning offrono la soluzione più robusta per l'ispezione.
Lo strumento di rilevamento di difetti Deep Learning di Cognex si addestra su un'ampia selezione di lenti sia prive di difetti sia con difetti per apprendere la variazione completa dei componenti normali. Mentre scansiona una sequenza di lenti, analizza e segnala quelle che non rientrano nel campo dei valori accettabili, riducendo al minimo i falsi positivi.
Se i futuri modelli di lenti cambiano, lo strumento di rilevamento di difetti può addestrarsi rapidamente su una serie di immagini per iniziare velocemente a ispezionare la nuova lente con un ritardo minimo. Lo strumento di classificazione Deep Learning di Cognex può essere utilizzato dopo il rilevamento di difetti per distinguere tra difetti facilmente rilavorabili come impronte digitali o polvere e identificare difetti più significativi che richiedono un'azione correttiva.