스피커 메쉬는 명료한 음질을 유지하면서 휴대폰의 음향 모듈을 먼지와 손상으로부터 보호하는 구멍이 나 있는 금속 조각입니다. 이 메쉬에는 긁힘, 전단, 휨, 외부 물질 유입, 가장자리 파손, 압력으로 인한 손상 등을 포함하여 다양한 종류의 결함이 나타날 수 있습니다. 금속 메쉬는 다양한 위치에서 반사와 집중조명으로 인해 겉으로 복잡한 형태를 띱니다.
시야각의 작은 변화만으로 이미지 패턴이 바뀔 수 있고, 감지하기 힘든 변형과 같은 결함이 이미지의 어느 부분에서나 나타날 수 있습니다. 외부 표면이 복잡할 뿐더러 광범위한 종류의 결함으로 기존의 머신 비전을 사용해서는 결함을 일관되게 찾아서 식별하기가 어렵습니다.
코그넥스 딥러닝의 결함 감지 툴은 일련의 트레이닝 이미지를 바탕으로 결함 없는 스피커 메쉬가 어떤 형태로 나타나는지를 인식합니다. 이러한 이미지는 허용 가능한 스피커 메쉬의 예시를 제공하여 허용 가능한 결함 범위를 트레이닝할 수 있습니다. 이 프로세스를 따라 결함 검출기 툴은 결함이 발생한 위치, 형태, 반사의 존재유무 등에 상관없이 스피커 메쉬 내에서 아주 작은 결함도 발견할 수 있습니다. 이와 같은 검사 유형은 정확도, 일관성, 안정성을 높여줍니다.
휴대폰 모델에 따라 스피커 메쉬 설계가 변하는 경우라도 결함 감지 툴은 비전 시스템에 관한 전문기술이 없는 작업자도 빠르게 재트레이닝할 수 있으므로 새로운 메쉬 유형 검사를 신속히 시작할 수 있습니다.
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