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基于AI视觉的屏蔽罩外观缺陷和3D检测/柔性包装方（fāng）案

方案简介

Solution brief

屏蔽（bì）罩外观（guān）缺陷和3D检测（cè）/柔性包装方（fāng）案，基（jī）于中科pg电子模拟器和迪宏TimesAI深度学习开发平台，融合（hé）CV+AI+Automation，实现对手机（jī）精密件中屏（píng）蔽罩（zhào）的在线实时（shí）检测，瑕疵品剔（tī）除、数据分析统计的（de）一站式服务（wù），并可不断迭代优化。

有效解决了领域内的四大（dà）难（nán）点：

第一，不同类型缺（quē）陷发生概率差距大（dà），缺陷样本不平衡。

第二，严重功能性缺（quē）陷数（shù）据量极少（shǎo）。

第三，同种缺（quē）陷（xiàn）形状、程度差距（jù）极大（dà）。

第四（sì），缺陷为（wéi）微小目标缺陷。

目前覆盖缺陷类型达15种以上，覆盖了屏蔽罩产品（pǐn）的几乎所有缺（quē）陷，如：金（jīn）属面压伤、金属面划伤、金属面脏污（wū）、金属（shǔ）面压伤、黑膜压伤、黑膜划伤（shāng）、黑膜脏污（wū）、黑（hēi）膜（mó）破损（sǔn）、膜泡、黑膜偏位、孔（kǒng）变（biàn）形（xíng）、孔毛刺（cì）、开裂、平面度不良等等。

方案（àn）功（gōng）能

Solution function

基于AI视觉（jiào）的屏蔽罩外观缺陷和3D检测/柔性（xìng）包装方案可（kě）以对精密（mì）件产品（pǐn）中的屏（píng）蔽（bì）罩（zhào）类零件实现在线实时检测（cè）、瑕疵品剔除、数据（jù）分析统（tǒng）计的一站式（shì）服（fú）务，通过及时发现批量性不（bú）良（liáng）和统计各项缺（quē）陷（xiàn）分布数据优化生产工艺，从而达（dá）到提升生产良率的效果；该方案（àn）开发（fā）的检测系统（tǒng）性能指标出色并可不断迭代升级（jí），检测效率和检测精确（què）度高（gāo）于人工检测，达（dá）到减员增效目标。

方案亮点

Bright spot

1、有效解决了领域内缺陷检测三大难点（缺（quē）陷样本不平衡、缺（quē）陷为小目标、缺陷类型语义层级不同）
2、针（zhēn）对（duì）性的对精密（mì）件中的屏蔽罩类（lèi）部件设计了深度学习的网络架构和模型训练方式，比常规（guī）模型精度更（gèng）高（gāo）、稳定性更好
3、性（xìng）能指标出色，效率（lǜ）和精度高于人工（gōng），达到（dào）减员增效的效果（guǒ）
4、根据实际（jì）的工（gōng）业（yè）生产需要，将产品大（dà）数据和工业生产相结（jié）合（hé），达到优化（huà）生产的效果

应用（yòng）场景

Application scenario

精（jīng）密件中（zhōng）屏蔽罩类产（chǎn）品的在线实时全检

工业案例

Project case

全球行业（yè）前三公司手机精密件（冲压屏蔽罩）检测方案，基于中科pg电子模拟器和迪宏TimesAI平台开发，适应用户各（gè）种线体结（jié）构和（hé）分拣逻辑（jí）。检测缺（quē）陷类型（xíng）近20种：金属面压伤、金（jīn）属（shǔ）面划伤（shāng）、金属面脏污、金属（shǔ）面（miàn）压伤、黑（hēi）膜压伤、黑（hēi）膜划伤、黑膜脏污、黑膜破（pò）损、膜泡、黑膜偏位、孔变形、孔毛刺、开裂（liè）、平面度（dù）不良等。缺（quē）陷检测性能指标：漏（lòu）检（jiǎn）率＜0.5%，过杀率＜3%。

屏蔽（bì）罩检测（cè）实施现场
屏蔽罩检（jiǎn）测实施现场
屏蔽罩检测（cè）实施现场