Ispezione alle maglie degli altoparlanti di dispositivi mobili
Conferma che la maglia dell'altoparlante del telefono cellulare è priva di difetti prima dell'installazione
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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
La maglia dell'altoparlante è una componente di metallo perforato che protegge il modulo acustico di uno smartphone da polvere e danni, incidendo in misura minima sul suono. Una maglia può presentare una varietà di difetti, tra cui graffi, strappi, pieghe, inclusioni estranee, bordi rotti e danni causati dalla pressione. La maglia metallica è visivamente complessa, con riflettività e riflessi in vari punti.
Un piccolo cambiamento nell'angolo di osservazione può cambiare il modello dell'immagine, e possono apparire dei difetti quali sottili deformazioni in qualsiasi parte dell'immagine. L'ampia gamma di possibili difetti unita alla complessità del campo visivo rende difficile per la visione artificiale tradizionale trovare e identificare i difetti in modo coerente.
Lo strumento di rilevamento di difetti del Deep Learning di Cognex impara a riconoscere l'aspetto che dovrebbe avere una maglia di altoparlanti senza difetti rispetto ad una serie di immagini di addestramento. Queste immagini forniscono esempi di maglie di altoparlanti accettabili quale addestramento alla gamma di possibili difetti. Seguendo questo processo, lo strumento di rilevamento di difetti è in grado di rilevare anche difetti minuscoli nelle maglie degli altoparlanti, indipendentemente da dove si trovano, dal loro aspetto e dalla riflettività che ci può essere. Questi tipi di ispezioni aumentano la precisione, la coerenza e la stabilità.
Anche quando la progettazione delle maglie dell'altoparlante cambia con il modello del telefono, lo strumento di rilevamento di difetti può essere riaddestrato rapidamente, anche da un operatore senza esperienza di sistemi di visione, per iniziare a ispezionare rapidamente il nuovo stile di maglia.
