东声智能基于Handdle AI打造的深度学习缺陷检测应用实例

news/2024/12/22 17:17:40/

为了适应如今这个发展越来越快的社会,机器视觉检测技术是必不可少的。而且机器视觉检测在工业自动化生产过程中成为了一种重要角色,尤其是针对一些大规模的生产企业,通过机器视觉来替代传统人工目测的检测方式,识别产品缺陷,并且实时对产品生产质量数据进行监测,减少次品生产,确保产品质量稳定性提高市场竞争力。在此背景下,东声智能面向工业领域自主研发了Handdle AI智能算法平台。

Handdle AI智能算法平台的性能优势:东声智能推出的“Handdle AI”系列软件产品。该系列产品结合东声“AI深度学习算法、AI智能机器学习法、AI传统学习算法” 将数据采集、分类、标记、训练、调参、测试整合为一体。软件分为Handdle AI大数据样本检测平台,HanddleAI 深度视觉识别平台、HanddleAI在线数据处理云平台。

高准确度

99.9%

高精度

1微米

高通用性

跨多领域

高速度

200个/秒

Handdle AI智能算法平台的功能:

 

Handdle AI的典型落地案例:

3C领域;针对手机、笔记本、平板、手表等消费电子产品均有落地案例。

1.手机冲压件检测

  • 检测项目包括;金点不良(溢金)、金点不良(金点缺失)、金点不良(金点损伤)、原材不良(大面积划伤)、原材不良(脏污)、原材不良(黑点)、变形、压伤、孔洞有无堵孔等

2.电脑一体机 Housing检测

  • 检测项目包括;打磨凹陷、锻压印、材料线、亮痕、白点、流痕、针眼、异色线、多料、振刀纹、刀纹、阴阳面、孔变形、残胶、锈斑、砂纸痕等

3.手机整机外观缺陷检测:

  • 检测项目包括;后摄白点、毛丝、异物、脏污、划伤;DECO掉漆、磕伤;DECO夹异物;闪光灯脏污、异物;LOGO印刷不良;TP划伤、TP顶印、凹坑;TP组装偏位、TP掉漆、黑点;翘起、气泡;前RT磕伤;听筒除尘网溢胶、变形;异色;中框/RT磕伤、掉漆、脏污、划伤、擦伤等。

泛半导体领域:;晶圆、芯片、电容、电阻、LED等领域已实现批量落地

1.LED灯珠检测

  • 检测项目包括;表面多胶、表面少胶、胶面气泡、胶面异常、胶面裂痕、胶面划伤、引脚粘胶、引脚变形、引脚缺失等累计多达15种以上。

2.晶圆检测

  • 检测项目包括;切割异常、焊垫突起、崩边、剥落、焊垫缺陷、焊垫刮伤、边线异常、晶粒残留、发光区缺陷、背腔尺寸(背面)、背腔尺寸(正面)、释放长度的外圈等。

3.电容/电阻检测

  • 检测项目包括;电极上翘、电极缺损、OC缺损、表示缺损、电机发黑、极性反转、上下翻转、缺口、模压不全、露金属、盖印不良、裂缝、电容立式封装、卷带不良等。

锂电领域: 方形、圆柱、软包都有实际缺陷检测项目落地交付

  • 检测项目包括;方形电池气泡、凹凸点、褶皱、破损、划痕、重合宽度、高度、包膜表面异物 、包膜翘起 、U型折耳、手印、极柱划痕 、极柱凹点 、极柱焊渣、极柱污染、极柱残缺等;圆柱形电池R角压伤、外底部划伤、壳口压伤、壳口变形、凹坑、擦伤、磨损、磕伤等;软包电池表面的异物、划痕、压痕、胶纸气泡、胶纸起皱、极耳不良、凹点、极片缺陷、喷码不良等。

http://www.ppmy.cn/news/937886.html

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