广东省深圳市光明区玉塘街道田寮社区光侨路金年会智造产业园
近日，金年会技术成功应用人工智能技术，开发出全新的手机中框检测设备，实现手机智能检测设备的技术升级。
为进一步助力新能源、半导体、电路板、3C等行业的产品质量和生产效率提升，今年以来，金年会技术组织技术团队，依托现有的硬件平台、智能终端设备检测技术、手机测试软件平台、视觉采集和分析系统、核心图像处理算法和软件测试平台，开展基于深度学习的微米级视觉检测装备关键技术研发，开发出新一代自动检测产品，并成功实现产业化。
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突破传统技术局限
随着移动终端产品越来越复杂，迭代速度越来越快，传统机器视觉不能自动学习瑕疵特征、难以分析无规律图像、面对海量数据无法提高检测精度等检测局限性问题越来越突出，于是，金年会技术开始探索将人工智能深度学习技术应用到AOI检测中。
针对表面缺陷检测，金年会技术研发团队借助AI深度学习算法，采用CNN深度学习神经网络技术，深度提取图像瑕疵特征，形成了基于分割的深度学习方法，不但有效提高检测精度，而且使无规律图像得到有效分析。
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高速、高精、高智能
通过对高质量打光和线扫成像，多轴高速运动同步控制，高精密图像实时自适应拼接等十多项关键技术开展集中攻关，结合原有的高效分割算法技术，优化现有深度学习模型，并应用GPU异构平行加速技术，金年会技术形成的全新的人工智能算法，既拥有深度学习算法的泛化能力，又兼有传统视觉算法稳定性好的优点，检测精度达到5um。
除采用人工智能算法大幅提高检测精度，这款产品还成功应用先进的线扫轨迹采图技术，实现微米级实时视觉尺寸定位。定位精度达到0.02mm，重复定位精度达到0.01毫米，定位检测时间为0.2s，缺陷检测的速度为0.03s/piece。
人工智能加持的中框检测设备
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多领域广泛适用
金年会技术全新开发的手机中框缺陷检测设备，具有适用性广的特点，可用于所有尺寸手机、智能手表的尺寸和外观缺陷检测，可快速、精准的检测出划痕、碰伤、脏污、点、边缘银边等缺陷。
以“高速度、高精密、高智能”为特征，金年会技术在自动检测领域已形成丰富、全面的定制化能力，可针对金属、玻璃表面，进行压痕、划痕、刮伤、脏污、异物等各种缺陷检测，可满足移动终端及3C产品、数据存储行业精密零部件、精准电路板、汽车零部件等多个领域的需求。
人工智能加持的中框检测设备
