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行動裝置揚聲器網膜檢測

在紋路複雜且讓人眼花撩亂的網膜上自信地標示缺陷

Mobile Device Speaker Mesh Inspection

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In-Sight D900

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採用 In-Sight ViDi 深度學習視覺軟體

ViDi software with all defect detection tools

VisionPro Deep Learning

A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR

揚聲器網膜是一塊穿孔的金屬,對聲音的影響最小,並可保護手機的音響模組不受灰塵影響和受損。

網膜必須經過視覺檢測,查看是否有裂縫、掛擦、遺漏穿孔、變形、邊線破裂、灰塵或髮絲等外來內含物,以及因穿孔流程造成的損壞。最終用戶可以看見此網膜,因此也必須探測外觀損壞。

網膜是特徵顯著的三維型組件,因此在光線照射下會產生複雜的光線反射與強光模式。即使是網膜中微小的傾斜度,也會完全改變該模式。同時,汙染或不規則掛擦之類的缺陷可能出現在組件的任意處。在外側表面或電線之間的空隙,都有可能出現。這些變化導致難以為傳統機器視覺撰寫程式,處理各種可能的情況。

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為了識別揚聲器網膜缺陷,透過廣泛多樣的揚聲器網膜訓練康耐視深度學習的缺陷探測工具,完整學習正常組件的變化,包括常見的照明變化與可接受的塗裝缺陷範圍。對網膜進行掃描時,分析並標示可接受範圍之外的任何特徵,同時將誤報情況減至最少。

康耐視深度學習能與傳統機器視覺搭配使用,最適合用於精確校準工作和量測揚聲器網膜尺寸。深度學習加上傳統視覺工作的組合,使得檢測速度大幅超越人工檢測。不僅如此,還可在不同的班次與生產線間維持一致性。

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