スマートフォンスピーカー振動板検査
音響振動板が正しく接着され、正確な音を確保する

関連製品

ディープラーニング採用In-Sight ViDi画像処理ソフトウェア搭載

ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境
スマートフォンの音響ユニットの振動板は、音を発生させる重要な要素です。振動板に欠陥や損傷があると、音の生成を妨げ、音声と音楽の両方の品質を低下させます。振動板は、背面が金属やプラスチック製の棒で補強されている、薄く、柔軟なプラスチックです。振動板と補強バーは、ボイスコイルが振動すると一体として機能します。
振動板は、まず側面から照らして、エッジに沿って欠陥がなく、基板に適切に接着されていることを検査する必要があります。しわ、気泡、異物混入、余分な接着剤、補強バーへの接着不良はすべて振動し、正確に音を再現する振動板の能力に影響を与えます。次に、2番目の照明を使用して上部から検査され、補強バー振動板の見えるようにします。
次に、2番目の照明を使用して上部から検査され、補強バー振動板の見えるようにします。振動板の大きさと形状は、モデルによって異なる場合があります。同じモデルでも、補強バーのパターン、形状、材料は、サプライヤーによって、ロットの違いが予想外に変化する可能性があります。従来のマシンビジョンでは、振動板の異なる形状と補強バーの位置別にプログラムすることは困難です。さらに、幅広い欠陥の範囲、余分な接着剤、さまざまな形状と位置、それ以外の懸念などが加われば、標準的なマシンビジョンシステムで予測することはほとんど不可能です。
Cognex Deep Learning の欠陥検出ツールは、振動板のエッジおよび補強バーの接着の正常と異常の両方で一連の画像をラベル付きで登録します。検出ツールは、純粋な外観のばらつきを通過させながら、従来のマシンビジョンよりもエッジまたは補強バーのいずれかで異常のはるかに広い範囲を検出し、フラグを立てることができます。欠陥検出ツールへの登録が完了すると、異常検出率は 99% を超え、プログラムされた従来のマシンビジョン検査よりも大幅に高くなります。