Electronics

Eletrônicos

Análise de Defeitos Estéticos

Detecte defeitos sutis e imprevisíveis em qualquer lugar do smartphone

Cosmetic defect analysis

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Depois que um smartphone é totalmente montado, mas antes de prosseguir para a embalagem, ele deve ser inspecionado quanto a arranhões, rachaduras, lascas, amassados, desalinhamento, descoloração e outros defeitos que podem estar em vários lugares em qualquer lugar no invólucro e no vidro da tampa. Esses defeitos geralmente não afetam o funcionamento do dispositivo, mas prejudicam a aparência do produto.

As aplicações tradicionais de visão baseada em regras podem ser treinadas em uma variedade de defeitos típicos, como um arranhão em uma área predefinida ou uma rachadura que tende a aparecer no canto da tela, mas a gama de possíveis defeitos é extremamente grande e pode aparecer em qualquer lugar no telefone. Mesmo um defeito relativamente raro, como descoloração do invólucro ou amassado causado pelo impacto de um braço de robô, precisa ser detectado antes do empacotamento. Dada a taxa em que os celulares são produzidos, a inspeção humana é inconsistente com baixa eficiência.

A ferramenta de detecção de defeitos Deep Learning da Cognex pode aprender a encontrar uma ampla gama de defeitos inaceitáveis de produtos em todo o processo de produção. A ferramenta examina a tela, a banda e a parte traseira para detectar qualquer combinação de amassados, arranhões e descolorações em qualquer lugar do smartphone. Para detectar todos os defeitos, a inspeção aproveita a iluminação especial e a apresentação adequada das peças para garantir que apenas os produtos sem defeitos estéticos sigam para a etapa de empacotamento.

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