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点击次数:115 更新时间:2023-08-07 17:18

应用案例 | GIVS AI玻璃AOI设备并线验收

一、案例介绍:


玻璃是lehu官方网站 日常生活中常见的物品,随着新能源汽车需求量的不断增大,汽车显示屏的需求也与日俱增。随着消费升级,越来越多的企业对玻璃质量也更加的看重。受到生产环境或工艺的影响,玻璃在生产过程中表面很容易出现晶点、划伤、脏污、杂质等类型外观缺陷,严重影响玻璃质量,致使客户投诉率升高,给企业带来损失。

因此,实现对汽车玻璃的各类点状、线状等外观缺陷的全自动智能化检测,可以解决玻璃生产工艺中检测环节人工成本高、检测难度大、良品率不稳定等问题,这样不仅能够有效提高产品品质和产能,帮助客户提高出货量,节约成本,同时利用多维度分析缺陷数据,找出各段工艺暴露的问题,帮助客户优化工艺,逐步提升产品良率。


 

二、解决方案:


汽车显示屏电子玻璃在线全方位外观检测。
 

检测要求:

检测面包含正面、反面与边缘,玻璃最大尺寸达1000mm,最小缺陷30um,缺陷涵盖划伤、脏污、凹坑、油墨、缺损等十余种缺陷类型。

检测难点:

 

1、部分缺陷尺寸较小,种类较多,且在正反两面随机分布;

2、产品的尺寸大,且检测精度要求高;

3、部分缺陷边缘特征模糊不易精确定量;
 

该AOI设备采用高分辨率工业相机与镜头,多通道明暗场定制光源方案进行缺陷图像采集。
 

分别对玻璃的正反面进行成像,图像经过GIVS AI 训练端生成深度学习网络模型,模型与传统机器视觉算法融合部署进行缺陷识别,实现不同种类型玻璃的15种表面缺陷检测,最快检测节拍达1s/片,检测准确率达99%,大大提高了后道工序良率。经过全面、系统、严格的测试,目前已经在电子玻璃头部企业并线生产使用!

 



-样品示例图-











-成像效果显示-



 

三、检测过程:

 

1、触发拍照:产品随机构移动多工位采图

2、PC处理:缺陷区域提取缺陷分类

3、结果输出:OK/NG信号独立输出各缺陷数据保存

4、执行机构:瑕疵品剔除合格品回收

 




-结果显示-

 

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