外殼組裝檢測

搜尋如刮痕等特定缺陷,同時容許裝置外殼上不重要的異常與變化

Housing cosmetic inspection

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無論在元件層級或包裝與外殼層級,當組件多有變化時,可能會難以進行組裝檢測。刮痕、凹痕及其他組裝缺陷可能不會影響功能性,但確實會影響成品的品質與客戶觀感。有些組裝缺陷明顯必須加以剔除,然而其他的微小缺陷則在可接受範圍內。因此,製造廠商需要訓練檢測系統,搜尋特定缺陷與微小瑕疵,並加以區分。設計程式將如此複雜的檢測撰寫為基於規則的演算法,需複雜的缺陷資料庫。人工檢測人員雖然較有彈性,但速度過慢、不甚可靠且無法保持一致表現。

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以監督模式使用缺陷探測工具,工程師可以訓練 Cognex Deep Learning 搜尋如刮痕等特定缺陷,同時容許不重要的異常與變化。工具經過最佳化,適合處理低反差或拍攝品質不佳的圖像。例如,下圖展示缺陷探測工具如何分析合格與不合格的耳塞圖像。在執行期間,軟體可將有嚴重刮痕的圖像特徵描繪為缺陷,同時學會辨識和忽略微小的塗裝瑕疵。

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