玻尔AI算法光学外观缺陷检验机

图像采集系统配合机械运动采集大量随机样本, 通过机器学习让机器自行总结不良特征, 在一定数量的学习与修正过后设备可以达到远超人目检的水平。根据产品不同漏检率可趋近与0且基于实际案例漏检都是人眼极难发现的极轻微不良

被测产品特点

纯白色高光面、复杂金属粗糙面、检测范围从各面到孔和缝隙

检测的不良类型

划伤、凹痕、黑点、异色、亮痕、脏污、异物、镭射字符内容、合模线等

关键指标

Escape Rate:0%-ish
Overkill Rate:<1% UPH:>1600

应用场景

整机及模组外观检测

手机、平板、笔记本电脑、手表、充电器、无线充电座、鼠标整机、摄像头模组、动力电池及其他电池等

玻璃制品外观检测

液晶面板、显示器、手机后盖、玻璃相关、屏幕点亮后外观等

塑胶制品外观检测

充电器塑胶外壳、无线充电座、鼠标等塑胶制品等

丝印字符内容及外观

笔记本键盘、产品镭射信息等

金属材质产品外观检测

充电器插头、摄像头圈、手机SIM卡托等

其他

任何需要使用人对外观进行判断的场景、传统检验不够智能, 漏检率过检率很高的场景、需要智能区分不良类型的场景