Inspeção do Diafragma do Alto-falante do Smartphone
Certifique-se de que os diafragmas acústicos estão devidamente colados para um som preciso
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O diafragma na unidade acústica de um smartphone é o componente principal para a geração de som. Qualquer defeito ou dano ao diafragma irá interferir na geração de som e diminuirá a qualidade da voz e da música. O diafragma é de plástico fino e flexível, endurecido por um suporte de metal ou barras de plástico. O diafragma e as barras de reforço atuam como uma unidade quando vibradas pela bobina de voz.
O diafragma deve primeiro ser iluminado e inspecionado lateralmente para garantir que está livre de defeitos ao longo de sua borda e colado corretamente ao substrato. Rugas, bolhas, inclusões estranhas, cola em excesso e falhas de fixação às barras de reforço afetam a capacidade do diafragma de vibrar e reproduzir o som com precisão. O diafragma é então inspecionado por cima, usando uma segunda configuração de iluminação para tornar as barras de reforço visíveis abaixo do diafragma.
O diafragma é então inspecionado por cima, usando uma segunda configuração de iluminação para tornar as barras de reforço visíveis abaixo do diafragma. O tamanho e a forma do diafragma podem variar dependendo do modelo. Apesar de estarem dentro do mesmo modelo, o padrão, a forma e o material das barras de reforço podem variar de maneira imprevisível de um lote para outro, dependendo do fornecedor. É difícil programar os sistemas de visão tradicionais para cada forma possível do diafragma e disposição das barras de reforço. Isso, junto à variedade de possíveis defeitos, formas e localizações possíveis do excesso de cola e preocupações adicionais, é quase impossível para os sistemas de visão industrial padrão preverem.
A ferramenta de detecção de defeitos do Cognex Deep Learning é treinada em um conjunto de imagens rotuladas de bordas de diafragma boas e ruins e aderências de barra de reforço. A ferramenta de detecção consegue detectar e sinalizar uma variedade muito mais ampla de anomalias em qualquer borda ou barras de reforço do que os sistemas de visão tradicionais são capazes ao passar por variações puramente estéticas. Uma vez que a ferramenta de detecção de defeitos é treinada, sua taxa de detecção de anomalias é superior a 99%, significativamente mais alta do que qualquer inspeção programda de sistemas de visão tradicionais.
