近日，公司技術(shù)成功應(yīng)用人工智能技術(shù)，開發(fā)出全新的手機中框檢測設(shè)備，實現(xiàn)手機智能檢測設(shè)備的技術(shù)升級。

為進一步助力新能源、半導(dǎo)體、電路板、3C等行業(yè)的產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率提升，今年以來，公司技術(shù)組織技術(shù)團隊，依托現(xiàn)有的硬件平臺、智能終端設(shè)備檢測技術(shù)、手機測試軟件平臺、視覺采集和分析系統(tǒng)、核心圖像處理算法和軟件測試平臺，開展基于深度學(xué)習(xí)的微米級視覺檢測裝備關(guān)鍵技術(shù)研發(fā)，開發(fā)出新一代自動檢測產(chǎn)品，并成功實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。

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突破傳統(tǒng)技術(shù)局限

隨著移動終端產(chǎn)品越來越復(fù)雜，迭代速度越來越快，傳統(tǒng)機器視覺不能自動學(xué)習(xí)瑕疵特征、難以分析無規(guī)律圖像、面對海量數(shù)據(jù)無法提高檢測精度等檢測局限性問題越來越突出，于是，公司技術(shù)開始探索將人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到AOI檢測中。

針對表面缺陷檢測，公司技術(shù)研發(fā)團隊借助AI深度學(xué)習(xí)算法，采用CNN深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，深度提取圖像瑕疵特征，形成了基于分割的深度學(xué)習(xí)方法，不但有效提高檢測精度，而且使無規(guī)律圖像得到有效分析。

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高速、高精、高智能

通過對高質(zhì)量打光和線掃成像，多軸高速運動同步控制，高精密圖像實時自適應(yīng)拼接等十多項關(guān)鍵技術(shù)開展集中攻關(guān)，結(jié)合原有的高效分割算法技術(shù)，優(yōu)化現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)模型，并應(yīng)用GPU異構(gòu)平行加速技術(shù)，公司技術(shù)形成的全新的人工智能算法，既擁有深度學(xué)習(xí)算法的泛化能力，又兼有傳統(tǒng)視覺算法穩(wěn)定性好的優(yōu)點，檢測精度達到5um。

除采用人工智能算法大幅提高檢測精度，這款產(chǎn)品還成功應(yīng)用先進的線掃軌跡采圖技術(shù)，實現(xiàn)微米級實時視覺尺寸定位。定位精度達到0.02mm，重復(fù)定位精度達到0.01毫米，定位檢測時間為0.2s，缺陷檢測的速度為0.03s/piece。

人工智能加持的中框檢測設(shè)備

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多領(lǐng)域廣泛適用

公司技術(shù)全新開發(fā)的手機中框缺陷檢測設(shè)備，具有適用性廣的特點，可用于所有尺寸手機、智能手表的尺寸和外觀缺陷檢測，可快速、精準(zhǔn)的檢測出劃痕、碰傷、臟污、點、邊緣銀邊等缺陷。

以“高速度、高精密、高智能”為特征，公司技術(shù)在自動檢測領(lǐng)域已形成豐富、全面的定制化能力，可針對金屬、玻璃表面，進行壓痕、劃痕、刮傷、臟污、異物等各種缺陷檢測，可滿足移動終端及3C產(chǎn)品、數(shù)據(jù)存儲行業(yè)精密零部件、精準(zhǔn)電路板、汽車零部件等多個領(lǐng)域的需求。

人工智能加持的中框檢測設(shè)備