玻璃是我們?nèi)粘Ｉ钪谐Ｒ姷奈锲?，隨著新能源汽車需求量的不斷增大，汽車顯示屏的需求也與日俱增。隨著消費升級，越來越多的企業(yè)對玻璃質(zhì)量也更加的看重。受到生產(chǎn)環(huán)境或工藝的影響，玻璃在生產(chǎn)過程中表面很容易出現(xiàn)晶點、劃傷、臟污、雜質(zhì)等類型外觀缺陷，嚴(yán)重影響玻璃質(zhì)量，致使客戶投訴率升高，給企業(yè)帶來損失。

因此，實現(xiàn)對汽車玻璃的各類點狀、線狀等外觀缺陷的全自動智能化檢測，可以解決玻璃生產(chǎn)工藝中檢測環(huán)節(jié)人工成本高、檢測難度大、良品率不穩(wěn)定等問題，這樣不僅能夠有效提高產(chǎn)品品質(zhì)和產(chǎn)能，幫助客戶提高出貨量，節(jié)約成本，同時利用多維度分析缺陷數(shù)據(jù)，找出各段工藝暴露的問題，幫助客戶優(yōu)化工藝，逐步提升產(chǎn)品良率。

案例需求

汽車顯示屏電子玻璃在線全方位外觀檢測。

檢測面包含正面、反面與邊緣，玻璃最大尺寸達(dá)1000mm，最小缺陷30um，缺陷涵蓋劃傷、臟污、凹坑、油墨、缺損等十余種缺陷類型。

檢測難點

1、部分缺陷尺寸較小，種類較多，且在正反兩面隨機分布；

2、產(chǎn)品的尺寸大，且檢測精度要求高；

3、部分缺陷邊緣特征模糊不易精確定量；

解決方案

該AOI設(shè)備采用高分辨率工業(yè)相機與鏡頭，多通道明暗場定制光源方案進(jìn)行缺陷圖像采集。

分別對玻璃的正反面進(jìn)行成像，圖像經(jīng)過訓(xùn)練端生成深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，模型與傳統(tǒng)機器視覺算法融合部署進(jìn)行缺陷識別，實現(xiàn)不同種類型玻璃的15種表面缺陷檢測，最快檢測節(jié)拍達(dá)1s/片，檢測準(zhǔn)確率達(dá)99%，大大提高了后道工序良率。經(jīng)過全面、系統(tǒng)、嚴(yán)格的測試，目前已經(jīng)在電子玻璃頭部企業(yè)并線生產(chǎn)使用！

檢測流程 

1、觸發(fā)拍照

     產(chǎn)品隨機構(gòu)移動

     多工位采圖

2、PC處理

     缺陷區(qū)域提取

     缺陷分類

3、結(jié)果輸出

     OK/NG信號獨立輸出

     各缺陷數(shù)據(jù)保存

4、執(zhí)行機構(gòu)

     瑕疵品剔除

     合格品回收