“深度学习+图像算法”组合出击，看智能工业机器人如何击破3C电子产品检测难点

小到LED灯、手机，大到高速铁路动车组列车，宇宙飞船都离不开3C电子制造，新时代下3C电子产品已经成为人们生活中必不可少的一部分。3C产业分为传统3C产业与新兴产业，涵盖多种电脑硬件周边设备以及各类通讯设备，近年来和我们的生活息息相关，以移动电话及电信产业等消费性电子为主的各种数字化商品在3C产业中发展迅猛，市场庞大。

在3C电子产品的生产中，对零部件的加工质量、加工技术、工艺要求以及成品的质量要求都非常严格，只有通过认证标准才可投入市场使用。那么如何满足高速度、高柔性、高精度的3C电子制造要求，带动3C电子产业智能制造发展迈上一个新台阶呢？

机器视觉技术的发展对此提供了一条新思路。在3C电子行业，机器视觉系统已广泛应用于质量检测的各个方面。无论是零部件的检测还是整机产品的检测，都离不开机器视觉的身影。随着应用越来越普遍，3C电子产品制造业对机器视觉技术的要求也越来越高，间接促进了机器视觉技术的高速发展。

3C电子势头迅猛  引领机器视觉快速发展

机器视觉的崛起，很大程度上得益于消费类电子行业的发展。根据赛迪发布的《中国工业机器视觉产业发展白皮书》显示，机器视觉被广泛应用于电子及半导体、汽车制造、食品包装、制药等领域，而在所有应用场景中，电子行业的应用占比将近一半。

中国是3C电子产业的制造大国，占据全球70%的产能份额。全世界90%的手机、80%的空调和电脑以及70%的光伏电池都是中国制造。随着我国制造业自动化、智能化的需求不断提升，工业机器人的需求也随之上涨。

在3C电子行业，机器视觉系统在质量检测的各个方面都扮演着重要角色。针对3C电子产品种类繁多和各种零部件结构、形状差异较大等检测难题，机器视觉检测系统搭载多种AI算法，更能提高生产的柔性和自动化程度。机器视觉检测技术赋能3C电子行业生产进步的同时，3C电子产品制造业的高要求也在倒逼机器视觉技术不断革新，不断突破，可以说他们在互相成就中共同成长。

2000+AI行业模型  击破3C电子检测难点

现今电子产品消费市场庞大，庞大的市场体量带来用户需求的多样化，因此3C产品的升级迭代速度大幅加快。为实现智能化生产升级，满足多品种小批量订单的快速交付，越来越多的的制造商引入机器视觉技术来提升生产制造和物流自动化水平，为企业发展提质增效。 

为解决3C电子产品在质量检测中的视觉难题，深眸科技推出的视觉检测系统集合2000+AI算法模型，可对3C产品外观以及零件缺陷等信息进行学习、识别，以应对手机卡托OCR检测等3C行业生产难题。区别于传统算法，深眸科技的视觉检测系统采用深度学习识别技术，可有效解决图像采集过程中出现的位置波动、字符颜色不同等问题。

手机模组组建制造行业的产品检测也一直是3C行业的“老大难”问题，由于产品特殊和生产量大，其对零件缺陷检测较为严格。在手机相机模组缺陷检测中，深眸科技使用线扫相机+多光源方式呈现，通过深度学习与图像算法融合计算的方式，精确定位零部件出现的空焊、连焊等复杂缺陷问题。在识别速度快、准确率高、通用性强的基础上可以解决大部分3C电子产品生产过程中的视觉难题，精确率可达99.9%。

智能化、自动化、数字化、信息化是未来制造业的发展大趋势。深眸科技以计算机视觉和深度学习技术为核心，自主创新研发2000+AI行业模型，围绕3C电子行业打造工业视觉“缺陷检测、视觉分拣”等创新应用场景。通过机器自动识别、检测分类目标物体，降低了人工成本、提升了检测效率和准确度，能够充分满足不同用户在外观检测、质量检测等方面的需求。