In-Sight 3900 系列
In-Sight 3900 是一款高速 AI 机器视觉系统，专为产量/处理量生产线而构建，具有强大的计算能力和嵌入式 AI，可用于处理高分辨率图像和高级检测。
对于电子产品检测，最小的缺陷可能会使整个操作短路
在制造智能手机、平板电脑和其他消费类电子产品时，质量检测不是可选的：它对功能和品牌完整性都至关重要。电子产品检测需求范围从 PCB 组件放置验证和电池检测到外观外壳检查和连接件完整性测试。USB 端口、SIM 插座和 LED 组件等关键功能需要精确检查，以确保您的设备满足消费者的期望和全球安全标准。
即使是轻微的缺陷也会损害昂贵的设备，使其无法操作，或者在关键情况下，危险地不安全。无论是 PCB 未对位的、连接件插脚弯曲、外壳刮痕还是显示器像素缺陷，每个缺陷都会影响产品的可靠性和客户满意度。手动检查根本无法跟上当今高容量、小型化和日益复杂的设备的步伐。因此，先进的机器视觉和 AI 检测工具对于大规模提供一致的质量至关重要。
康耐视 AI 解决方案可检测 PCB 组件中的细微缺陷。
可以使用示例图像训练各种缺陷。
USB 端口和连接件插脚要求在质量检测中具有微观精度
消费类电子产品检测具有独特的挑战性：组件不断缩小，而质量预期不断上升。例如，USB-C 连接器需要在包括内表面在内的七个不同侧面进行检查，而 SIM 卡夹需要在容易错过划痕和凹痕的深色表面上进行缺陷检测。电池检测进一步突破了极限——需要能够区分无害外观瑕疵和威胁设备安全、寿命或合规性的关键缺陷的系统。
主要挑战包括：
- 组件小型化：USB 端口和连接件插脚，公差以微米为单位
- 表面复杂性：深色外壳、反光金属和难以检查的纹理外壳
- 缺陷种类：以不可预测的方式出现的划痕、凹痕、错位和污染
- 速度要求：以需要即时通过/未通过决策的线速进行检查
- 美学标准：不影响功能但影响品牌认知表面缺陷宙缺陷
传统的基于规则的视觉系统难以应对这种变化。对每种可能的缺陷类型、位置和组件变化进行编程是根本不可行的，尤其是随着产品设计随每一代人而演变。
AI 电子产品检测将功能故障与表面缺陷区分开来
康耐视 AI 技术正在改变消费电子产品质量的实现方式。我们的系统不是试图对每个可能的缺陷进行编程，而是学习“好的”组件应该是什么样子，并自动发现异常，同时考虑正常的制造差异。
这对您的检查流程意味着什么：
- 综合缺陷检测：在没有复杂编程的情况下发现划痕、凹痕、错位和污染
- 多表面检测：涵盖具有挑战性的几何形状，如 USB 连接器和 SIM 插座内部
- 宇宙与功能分类：区分影响性能的缺陷与轻微美学问题
- 高速加工：确保可靠决策，而不会减慢生产速度
对于电池检测，康耐视 AI 能够可靠地区分外观标记和安全关键缺陷。USB 连接器在所有七个表面上都经过检查，包括内部引脚对齐，而显示器中的 LED 缺陷在影响屏幕性能之前就已识别。康耐视技术能够以最少的再培训快速适应新产品设计和组件变化，与快速创新周期保持同步。
从 PCB 放置验证到连接件引脚检查再到外观外壳质量，康耐视以生产速度提供消费者电子产品制造商所需的检测精度。凭借我们的专业技术支持团队和综合在线支持，我们随时准备为您提供帮助。