【液晶板類產品機器視覺檢測】

行業痛點

           液晶面板行業的崛起，帶動面板質量需求的暴增。

          傳統的缺陷檢測主要由人眼辨別，這給企業把控生產質量和提高生產效率，帶來巨大困難。有鑒于此，采用一種新型的面板質量檢測方式來代替人工檢測的亟待解決的基數問題。

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• 產品面積大產能高，人工無法做到每張都檢測，存在遺漏的風險

  液晶面板未切割前通常面積很大，以10.5代線為例，整張面板面積可達到3370mm*2940mm,人工檢測難度極大、易疲勞，采用人工檢測不能保證產能及準確性。

• 面板缺陷極易導致產品出現破碎

  液晶面板生產過程中會概率出現崩邊、破損、裂紋、劃痕等缺陷，如不及時發現并加以處理，進入下道生產工序主設備，可能會在生產過程中在設備內部發生玻璃破碎的現象，從而必須進行主設備停機檢修清理，導致停產帶來的經濟損失。

• 缺陷出現的位置、類型無法統計歸納分析，無法做到數字化

  人工檢測無圖片影像資料記錄，檢測標準一致性差，無法進行產品追溯。

• 招工難度大，人力成本高

  隨著人均工資水平不斷提高，用人成本也逐年升高，且招工難度大、人員流動性大。

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應用行業

      本系統只要應用在LED、OLED屏幕顯示缺陷的檢測。3C行業、手機終端、智能電視、車載顯示屏、電腦和平板顯示器。       _____________________________________________________________________________________________________________________________

• 高效率
  

一個畫面（7100萬相機采集的圖片）檢測時間在**s內

• 高精度
  

以5.1S英寸的屏幕（126.26mm*84.172mm）

• 高準確度

過檢控制在7%以內，漏檢可控制在0.2%以內

• 深度學習算法

其最終目標是機器能夠像人一樣具有分析學習的能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語言和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術

基于機器視覺的液晶面板檢測：

可實現對液晶面板的各個生產工藝產生的缺陷進行檢測，包括Arry(陣列）工藝，CF(彩膜）工藝，CELL（成盒）工藝，Module(模組）工藝，對Crack（裂紋），Broken（破損），Chip（崩邊），Scratch（劃痕），Burr（毛刺），Drop（水滴）等缺陷的有效檢測區分

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