【手机篇】AI深度学习在手机中框/RT四周外观检测应用方案

一、行业痛点

手机中框+RT(Ring Top)是结构件"骨架",也是颜值门面。充电口、耳机孔、USB、扬声器、天线断槽等40+微区弧面多、金属高光易反射,传统2D+人工目检:

漏检率 3%--5%,导致售后退机、品牌差评;

单台CT≈25 s,无法满足600 UPH高速贴片线;

弧面、深槽、高光刀纹成像困难,缺陷难以量化。

二、技术方案

东声Handdle AI平台+"自研光学成像+3D线光谱+线扫相机"一体化设计,实现在线360°全弧面零死角检测。

光学成像

·分区独立调光,消除金属高光、刀纹反光;

·3D线光谱:识别高低不平、铜片翘起、崩点深度;

·线扫:一次拍完四周边框,无需拼接;

高速飞拍:双边线扫+六轴机器人,整框通过式扫描。

AI双引擎

实例分割网络:像素级定位压伤、划伤、刀纹、异色;

目标检测网络:毫秒级框选卡槽掉漆、铜片翘起、毛边;

传统算法:计算崩点体积、高度差,与深度学习并行决策;

零漏检机制:在线困难样本自动回灌,模型日迭代。

一键换型

中框长度/颜色/孔位变更时,HanddleAl自动匹配新光学参数与AI模型,3分钟完成换型,0代码。

三、检测内容(100%在线四周全覆)

A. 外观缺陷

压伤、划伤、崩点、擦伤

刀纹、异色、高低不平(±0.05 mm)

脏污、异物、毛边

B. 功能槽区

  1. 充电口/耳机孔/USB口掉漆、磕伤

  2. 卡槽内毛刺、缺料、异色

  3. 扬声器网孔堵塞、破损

C. 装配面

  1. 铜片翘起(≥0.03 mm高度差)

  2. 天线断槽残胶、溢胶宽度(±0.05 mm)

D. 3D几何

  1. 平面度、轮廓度±0.02 mm

  2. 边缘倒角缺失(≥0.1 mm)

四、方案价值

零漏检;超高精度;极速节拍;一键换型。

数据闭环:缺陷图像实时上云,反向指导冲压、CNC、阳极工艺,持续降本。

投资回报:单台替3-6名质检工,已在全球多条高速组装线复制运行。

Handdle AI手机中框/RT四周外观检测方案,以"零漏检+极速节拍"重新定义金属结构件零缺陷标准,为3C智能制造提供可复制、可扩展的质量基础设施。

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