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应用与解决方案 Applications & Solutions

深度学习软件
深度学习在玻璃盖板检测中的应用

文/北京微视新纪元科技有限公司

盖板玻璃（Cover Lens）应用领
液晶面板
域广泛，与 3C 产品高度关联。盖板
玻璃主要是作为触控器件的一个重要 Sensor Glass
组成部分，覆盖在触摸显示器的表面，
与 3C 产品互依互存。一般玻璃产品 胶层
主要为超薄玻璃，厚度在 0.55~1.3mm
之间，主要起到美化装饰和保护的功
能。目前玻璃盖板产品的主要适用对
象为手机镜片（LENS）、平板电脑、
数码相框、汽车导航仪、MP4 镜片等
盖板玻璃
触摸屏产品，以及一些需要用玻璃盖
板进行装饰保护的产品，如手机后壳
装饰玻璃等。 图1：触摸屏模组示意图。
一般来说，触摸模组是由盖板、 强光下观察玻璃外观，这对检测人员 导致客户现场一有问题，系统集成
传感器模组、液晶面板三部分进行贴 的视力也会带来不良影响。 商马上就要向原厂求救，原厂反应
合而成。目前电容触摸屏解决方案仍 利用传统图像处理方法进行 TP 稍慢，这单生意基本就丢失了。而
是多种技术并存，薄膜和玻璃两大阵 盖板检测时，主要面临以下挑战 ： 且系统集成商还要和原厂签署保密
营分食触摸市场，但是无论是薄膜方 • 更换产品需要重新调整参数，需 协议，避免原厂拿着给自己编好的
案还是玻璃方案，亦或是 On-cell 和 要花费大量时间。 软件卖给竞争对手。
In-cell 方案，玻璃盖板都是重要的组 • 许多缺陷不能被分类，导致一些 使用 AiDitron 软件后完全不用担
成部件。 可以清洁的缺陷被检测为不良， 心这类问题，AiDitron 给客户提供的
盖板缺陷自动检测是困扰行业的 增加了报废和复检。 是训练工具，原厂并不能拿到客户训
一个技术瓶颈，尤其是覆膜后的手机 练好的工程文件，因此也不用担心泄
盖板玻璃检测，难度更大。 AiDitron人工智能软件的优势 密问题。如何训练软件自己编程，完
手机盖板的生产有着严格的流 相比于传统的检测方法，使用 全由自己掌握。
程：CNC、钢化、抛光、丝印、镀膜、 AiDitron 人工智能软件实现玻璃盖板 （3） 操作简便 ：哪里是缺陷、哪里
清洁等环节。而每个生产环节都涉 的检测，拥有以下优势 ： 要定位、哪里要做字符识别，直接通
及玻璃质量检测，工序多达 10 多种。 （1） 降低人工成本 ：机器视觉从 过 AiDitron 软件工具标出来即可，操作
目前几乎所有的流程都是人工检测。 此不再需要高层次算法工程师，算法 界面简洁有效，软件学习标记后的缺
人工检测存在自身弊端 ：一方面，大 编程交给 AiDitron 来做！ 陷，马上就可以识别类似的缺陷。机
量的人力投入带来的成本提升，但是 （2） 客户掌握核心竞争力 ：传 器完美替代部分脑力劳动者的工作！
却并不能有效地保证质检合格率 ；另 统的算法，客户经常需要原厂帮忙 （4） 准确率高 ：传统机器视觉软
一方面，质量检测时需要工人长期在 根据自身需求编写程序，调节参数， 件可能优化了 5 年识别准确率只有

视觉系统设计 Vision Systems Design China Jan/Feb 2018 29