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手機外觀缺陷檢測一直是業界的難題，需要檢測的缺陷種類繁多且變化多端，主要缺陷包括手機外殼上出現的污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區分等問題。
目前，手機整機外觀全檢基本上處於全人工肉眼檢測的狀態。由於手機整機的精密工業檢測需求，使得傳統機器視覺系統難以通過編程來解決以上這些缺陷檢測問題。手機整機外觀檢測涉及曲面以及複雜紋理圖像中細微劃痕的檢測需求，只能通過人工肉眼二次復檢來完成，進而增加了額外成本。
人工智慧型手機整機外觀全檢設備
數優推出的基於深度學習算法的AI缺陷檢測顛覆性產品——人工智慧型手機整機外觀全檢設備，經過一年的在線運行與驗證，已經完全達到了客戶工業4.0智能生產車間的技術指標要求，這標誌著困擾行業多年的手機整機外觀全檢難題終於被攻克。
數優的人工智慧型手機整機外觀全檢設備，做到了光電、機械、人工智能深度學習算法等領域的系統整合。其檢測技術大量結合核心人工智能深度學習算法、光學原理、圖像處理、運動控制及精密機械等技術，利用光學方式采集圖像以獲得產品的表面狀態，以人工智能算法、圖像處理技術來檢出產品缺陷或圖案異常等，具有高速度、高精度、高穩定性等特性，不論是在生產的制程中進行監測或進行精密品質管理，或是在高科技產品的製造與檢驗作業中，這款人工智能設備都能發揮重要作用。
核心技術介紹
數優最新升級的人工智能算法軟件SuaKIT2.0，重新定義了AI缺陷檢測。新技術的研發使得缺陷檢測更精準、更高效，這次技術升級帶來了以下技術優勢：
1、能夠輕鬆應對頻繁更換檢測產品的情況，無需重新建立神經網路；
2、單一圖片數據也可以輕鬆建立神經網路；
3、可視化調試，打開了「黑匣子」，提高檢測的準確度；
4、獨有的自動標記功能，極大地降低了人工標記的時間；
5、新舊產品更替可以平穩過度，零對接時間；
6、利用GPU及算法優化提高檢測速度，可以做到高速產線的實時檢測（最高速度超過10m/s）
相比於傳統機器視覺檢測，數優的核心人工智能深度學習算法具有以下幾大優勢：第一，解決了傳統視覺無法處理的完全無規律的複雜圖像問題；第二，解決了傳統機器視覺由於抗干擾能力差而造成的漏檢、誤檢率高的問題；第三，解決了傳統視覺中未出現過的缺陷無法識別、需要連續不斷的算法補丁的問題；第四，解決了傳統視覺項目周期普遍很長、導致驗證速度慢的問題；第五，解決了傳統視覺對硬件環境依賴比較高的問題。
（1）繼續訓練
圖1：繼續訓練。
通過繼續訓練縮短訓練時間，利用之前訓練的神經網路，客戶可以最小化同一行業中新產品的訓練時間和訓練圖像的數量。
（2）邊界數據
圖2：邊界數據。
向用戶展示介於正常和缺陷之間的邊界數據，抽取出會影響到模型性能的圖片，經過分析之後可以非常容易地提高模型的性能。
（3）圖像比較
圖3：圖像比較。
重點學習兩幅圖片之間的差距，即使改變了光學條件，也能盡量減少費用並檢查出缺陷。
（4）多圖像分析
圖4：多圖像分析。
同一產品在不同的光學條件下拍攝時，通過分析圖片之間的相互關係以提高檢測能力，如把圖片打包檢測，處理時間可以大大縮短。
（5）可視化糾錯
圖5：可視化糾錯。
可以將深度學習算法分析並分類的過程可視化。此功能可以檢測軟件是否在按照使用者的意圖進行訓練。
解決方案
數優的這台人工智慧型手機整機外觀全檢設備，結合了數優的核心軟件SuaKIT，可做到360°自主檢測，並且可以精準檢測到手機曲面上的缺陷，不但能準確檢測到缺陷的位置、形狀，還能自動計算缺陷的長度、面積、數量等各種用戶需要得到的信息，並且可以結合數優的用戶界面，實時顯示出檢測結果。
圖6：數優人工智慧型手機整機外觀全檢設備。
這款設備可以檢測手機的上下表面、側面和邊緣，做到手機外觀全檢。每部手機的檢測時間<15s，檢測精度可達20μm。
該設備能完全將人工解放出來，達到無人自動化檢測，並且可以達到高精確度的客戶需求，包含：
污點、劃痕、邊緣缺失、裂紋、水跡水印、氣泡、手指紋、異物、油墨、異色區分檢測；
多工藝物料需要在一套算法系統中解決；
檢測區域包括表面、背部、側端、邊角等多面檢測；
檢測準確度達到99.97%以上，檢測精度最小達到1Pixel；
具備剔除分類功能，針對缺陷類型可做返工或報廢分類；
可以直接兼容到工廠現有產線上。
圖7-圖10給出了幾個檢測案例圖。
圖7：Galaxy S8+背面劃痕檢測。
圖8：Galaxy S8+側面的污點檢測。
圖9：手機背面複雜紋理圖像中的細微劃痕檢測。
圖10：手機側面曲面的污點、劃痕檢測。
小結
數優的視覺檢測是基於圖像處理進行的，所以理論上只要能采集目標產品的良品圖片和不良品圖片，就可以用人工智能軟件SuaKIT進行學習，建立神經網路進行缺陷檢測。
目前，數優的人工智能檢測方案已經應用於太陽能板、PCBA、手機零部件、汽車零部件、醫療、X光、機場行李、半導體、焊接、手機鏡頭、手機晶片、皮革、面料、電容等檢測應用中，合作客戶包括三星、LG、華為、富士康、現代集團、隆基樂葉等。
文/數優（蘇州）人工智能科技有限公司 投稿