1.客戶(項目)所屬行業:3C行業
2. 行業背景介紹
(1) 行業簡介
3C 行業，即計算機、通信和消費類電子產品行業的簡稱，是一個隨著信息技術發展而迅速崛起的產業。3C行業是指結合電腦、通訊和消費性電子三大科技產品整合應用的資訊家電產業。它涵蓋了廣泛的產品線，包括智能手機、個人電腦、平板電腦、可穿戴設備如智能手表等。
近年來，3C設備市場規模持續增長。據浙商證券數據，截至2022 年，我國3C自動化設備市場規模約為2349.8億元,其中增量設備市場規模約為1350.3 億元，存量設備市場規模約為999.5億元。伴隨國內相關設備公司綜合實力的提升，3C自動化設備將成為企業降低成本的重要手段之一，市場規模有望持續增長。貝哲斯咨詢預測，到2025年，全球3C數碼配件市場規模將達到1.5萬億美元。
3C 行業對高精度、高效率的視覺檢測需求日益增長。隨著產品的小型化、精密化，以及消費者對產品品質要求的提升，傳統的人工檢測已難以滿足大規模、高質量的生產需求。因此，機器視覺技術在3C行業的廣泛應用，不僅提高了生產效率，還顯著提升了產品質量和一致性。
(2)
生產環節介紹
在生產流程中，智能手表項目主要涉及以下幾個具體環節:首先是原材料準備，包括顯示屏、處理器、傳感器等關鍵零部件的采購和檢驗;其次是零部件加工，如電路板焊接、外殼注塑等;接著是組裝環節，將各零部件精確組裝成完整的手表;最后是功能測試和品質檢驗，確保手表的各項功能正常且符合質量標準。
在上下游環節中，上游主要是原材料供應商和零部件制造商，他們提供智能手表所需的各種材料和部件;下游則是品牌商、渠道商，分別負責將將智能手表品牌化和包裝，最終推向市場并滿足消費者需求。
(3) 項目目的
本項目的主要目的是解決3C 行業中智能手表生產過程中的質量檢測問題。
隨著智能手表市場的不斷擴大和消費者需求的日益多樣化，對智能手表的品質要求也越來越高。傳統的人工檢測方式不僅效率低下，而且容易出錯，無法滿足大規模生產的需求。因此，本項目旨在引入優異的機器視覺技術，實現對智能手表的自動化、高精度檢測，從而提高生產效率，降低不良品率，提升產品整體品質。
(4)檢測原因
進行機器視覺檢測的原因主要有以下幾點:
機器視覺技術能夠提供高精度、高效率的檢測服務，能夠準確識別智能手表上的各種缺陷和瑕疵，如顯示屏亮點、劃痕、外殼縫隙不均等，確保每一塊手表都符合質量標準。
機器視覺檢測能夠大大縮短檢測時間，提高生產效率。在智能手表的大規模生產過程中，人工檢測往往需要耗費大量時間和人力，而機器視覺技術則能夠在短時間內完成大量檢測任務，從而加快生產進度。
機器視覺檢測還能夠為后續的環節提供便利。例如，在發現不良品時，機器視覺系統能夠自動標記并隔離這些產品，避免它們進入下一道工序或流向市場，從而降低生產成本和售后維修成本。
機器視覺檢測還能夠為產品改進和優化提供數據支持，幫助企業不斷提升產品質量和市場競爭力。
圖:智能手表產品(生產圖)
(2) 客戶痛點或問題
產品多樣化且換型不固定，每款智能手表都需要定位抓取中心，即:支持混料生產。
暗色系列產品，打光成像效果不佳，換型后易抓邊定位異常。
4.方案描述
(1)項目配單表
環境 | 平臺 | 直線電機模組 | 運動速度 | 50 個/min |
硬件配單 | 相機 | |||
鏡頭 | MVL-MF5028M-5MPE | |||
光源 | MV-LBES-300-200-W | |||
光源控制器 | MV-LEVD-24-2-SY | |||
光源延長線 | MV-LW-H-003-1-S | |||
數據 | 相機鏡頭高度 | 210mm | ||
視野(FOV) | 32mmx26.8mm | |||
單像素精度 | 0.15mm/pixel | |||
| 曝光值 | 2000us | |||
(2)方案示意圖
圖:打光架設示意圖
圖:現場架設圖
(3) 方案思路描述
本方案視覺需要完成手表定位、讀碼上傳兩個需求:
兩個需求均由上相機實現，節省硬件成本。上相機靜止安裝在機架上，吸嘴吸附在延長桿上，進行標定。
智能手表款式很多，需要兼容不同產品換型混料生產，并針對暗色系列產品添加圖像預處理。
三個吸嘴頭分別示教，通過移動拍照共用同一個標定文件，減少重復標定工作。
讀碼判斷手表顯示屏能否正常顯示，并讀取上傳二維碼信息，將二維碼編號與產品進行綁定。
圖:方案內容架構
(4)
搭建與調試
本方案包含手表定位、讀碼上傳兩個流程，本章重點展示手表定位和讀碼的具體內容。
標定流程:使用靜止上相機實現，由TCP 通訊觸發流程和接收點位。通過 12 點標定獲取設備的標定轉換矩陣，用于后續的像素坐標與物理坐標的相互轉換。配合腳本自動保存標定圖片，自動保存拍照物理點到全局變量，減少技術人員操作步驟，方便追溯和排查問題。
圖:自動標定流程
2. 抓取定位&讀碼流程:流程內包含圖像預處理、定位抓取和讀碼三個板塊。使用歸一化等圖像預處理算法減少環境光影響，增加特征邊緣對比度，兼容多產品提高方案重復利用率。通過定位智能手表特征，計算產品位置偏差，引導抓取位置。
圖:抓取定位&讀碼流程
3. 以拍照位作為基準，移動拍照多吸嘴各自示教共用標定文件，減少標定重復工作。通訊發送實時示教值實現吸嘴切換功能，減少調機人員工作量。
難點 1:兼容產品換型，暗色系列產品折射率小，成像效果差。
解決方案:通過圖像預處理(歸一化、濾波等)優化成像，增強邊緣對比度，找到產品共性的特征。
難點 2:多吸嘴工位，標定成本大。
(5) 項目難點及解決方案描述
解決方案:采用移動拍照+各自示教方式減少標定工作量，能實現快速吸嘴切換。
(6)效果展示
圖:軟件生產效果圖
5. 方案優勢
(1)產品層面:
圖像質量:本方案采用500萬像素相機，實測基于原顯示屏成像，這種方式相比面光源會更優，能更好解決屏幕類 3C產品打光問題，滿足復雜場景下的高精度識別需求。
算法耗時:通過優化圖像處理算法，本方案的算法耗時顯著降低，平均處理時間僅為100 毫秒，實現了快速而準確的抓取定位和讀碼功能。
場景適應性:本方案具備強大的場景適應性，能夠應對不同光照、角度和遮擋條件下的產品檢測。經過實際測試，在多種復雜場景下，識別率精度均保持在 99.8%以上。
現場應用狀態:在現場應用中，本方案每天共檢測4000個產品，實際識別率高達 99.8%，異常率均低于0.2%。這一數據表明，本方案在實際生產環境中具有極高的穩定性和可靠性。
(2)客戶層面
解決混料生產難題:本方案兼容多款產品型號的生產，有效解決了客戶的混料生產問題。在實際應用中，混料率降低了99.5%，大大提高了生產線的效率和穩定性。
提升生產效率:由于本方案能夠快速而準確地完成抓取定位和讀碼功能，客戶的生產效率提高1倍。這意味著在相同的時間內，客戶能夠生產更多的產品，從而增加產量和收入。
提高檢測效率和合格率:通過優化算法和圖像處理技術，本方案檢測效率提高了約80%，同時合格率也提升了95%。這一提升不僅減少了不良品率，還提高了客戶的產品質量和市場競爭力。
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