【泛3C篇】AI深度学习在手机背板外观缺陷检测应用方案

一、行业痛点

手机背板既是"颜值担当",又是"手感门面"。玻璃、陶瓷、玻纤、素皮多材质混线,出现字体偏位、透光、白点、黑点、划伤、毛丝、崩缺、卷边、字体积油、磨花、裂纹、颗粒、脏污、异色、缩水等30+微缺陷,传统2D+人工目检:
漏检率2%-5%,客诉索赔高;
单台CT 25-30 s,无法满足600 UPH高端产线节拍;
换色/换纹理需重新做光源夹具,停机>4 h。

二、技术方案

东声智能Handdle AI平台+"2D/2.5D/3D+穹顶拟形光源"一体化方案,实现手机背板360°零盲区、零漏检、一键换型。

1.光学成像

  • 穹顶仿形光源:16分区独立调光,消除玻璃反光、陶瓷高光、素皮纹理干扰;

  • 2D :捕捉异色、脏污、颗粒;

  • 2.5D条纹光:获取划痕、磨花、卷边深度信息;

  • 3D:测量崩缺

2."传统算法+AI算法" 双引擎

seg 分割:像素级定位白点、黑点、毛丝、裂纹;

实例检测:毫秒级框出字体偏位、透光、字体积油;

传统算法并行:OCR比对字符偏移≤0.1 mm;

零漏检机制:在线困难样本自动回灌,模型日迭代。

3.高速飞拍

四轴机器人+高精度相机,一次拍摄完成正反面+侧边。

4.一键换型

纹理/颜色/尺寸变更时,HanddleAl自动匹配新光学参数与AI模型,3分钟完成换型,0代码操作。

三、检测内容(100%在线全覆)

A. 印刷区

  1. 字体偏位(±0.05 mm)

  2. 透光/字体积油

  3. 字符缺失、毛刺

B. 表面缺陷

  1. 白点、黑点(φ≥0.05 mm)

  2. 划伤、磨花、裂纹

  3. 毛丝、卷边、崩缺

C. 结构与异物

  1. 颗粒、脏污、异色

  2. 缩水、气泡、暗裂

D. 3D几何

  1. 平面度、轮廓度

  2. 摄像头台阶崩缺

四、方案价值

零漏检、超高精度、极速节拍,产能提升5倍

一键换型:3分钟完成颜色/纹理切换,0停机损失

数据闭环:缺陷图像实时上云,反向指导喷涂、抛光、热弯工艺,持续降本。

Handdle AI手机背板外观检测方案,以"零漏检+一键换型"重新定义3C高端外观质量标准,助力手机品牌打造"零缺陷"颜值竞争力。

相关推荐
AI360labs_atyun4 小时前
AI教育开启新篇章
人工智能·百度·ai
成为深度学习高手4 小时前
DGCN+informer分类预测模型
人工智能·分类·数据挖掘
minhuan4 小时前
构建AI智能体:六十六、智能的边界:通过偏差-方差理论理解大模型的能力与局限
人工智能·方差·偏差·方差-偏差分解·方差-偏差权衡·模型调优
润 下4 小时前
C语言——深入解析C语言指针:从基础到实践从入门到精通(四)
c语言·开发语言·人工智能·经验分享·笔记·程序人生·其他
koo3644 小时前
李宏毅机器学习笔记25
人工智能·笔记·机器学习
余俊晖5 小时前
如何让多模态大模型学会“自动思考”-R-4B训练框架核心设计与训练方法
人工智能·算法·机器学习
hzp6665 小时前
Magnus:面向大规模机器学习工作负载的综合数据管理方法
人工智能·深度学习·机器学习·大模型·llm·数据湖·大数据存储
hui梦呓の豚5 小时前
YOLO系列目标检测算法全面解析
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
一水鉴天5 小时前
整体设计 逻辑系统程序 之27 拼语言整体设计 9 套程序架构优化与核心组件(CNN 改造框架 / Slave/Supervisor/ 数学工具)协同设计
人工智能·算法