海外某廠商以生產電視機、顯示屏為主，年出貨量近50萬臺。在其生產過程中，需對產品的組裝效果進行檢測，而機內檢測是重點也是難點。

機內檢測包含：漏打螺釘攔截；漏插卡扣、線扣攔截；卡扣到位檢測；漏貼走線工藝膠帶攔截……

傳統的機內檢測，通常都是通過操作員人工進行盤查，用人眼來看卡扣、螺絲釘等微小部件，實在傷眼又低效。該海外電視機廠商站在智能化升級的十字路口，決定要用AI視覺檢測代替人員檢測。

leyu.樂魚創新研發機內AOI檢測設備ET-5000，以AI人工智能和最新圖像處理算法技術，搭配高分辨率相機和光學系統，是業界完全取代人眼并具高品質保障的精密光學設備。來，客戶機內檢測3大難點，看它是如何攻破！

客戶難點1：流動檢測難實現

傳統的人工檢測方式和機內檢測設備一般為保證檢測準確率，需要產品停下后再進行拍照檢測，若電視尺寸較大時，還需要多個相機拍照多次。

ET-5000能完美匹配檢測節拍做到不間斷掃圖，即便在高速不停線的狀態下，也能輸出完美圖像，并且其獨特的快速處理模式可在產品流出設備后即可看到檢測結果。

而線掃相機與大景深鏡頭的搭配，使得產品尺寸再大也僅需采集一張圖像，即便電視的產品尺寸變厚也無需調整鏡頭位置，相對于傳統的檢測方式時間節省50%以上！

客戶難點2：卡扣、螺絲未到位檢測效果不佳 

卡扣插入、微小螺釘識別是工藝檢測難題的之一，而leyu.樂魚ET-5000僅用兩招，便幫客戶解決了這個“攔路虎”。

第一步，采用專用線掃光源，使得螺釘、卡扣等工藝物料的光照對比度更高，幫助相機提升采圖清晰度，檢出率直接上一個level。第二招才是“重頭戲”——通過自研AI專用算法，機內AOI檢測設備ET-5000能針對不同類型的卡扣插口特征的學習、訓練，即便卡扣有0.1mm沒有完全插入也可以檢測出來。同時算法集成高分辨率特征提取與多尺度旋轉增強技術，能快速判定螺釘是否缺失，大大減少因質量問題引起的返工、客戶投訴。

 最后，再用一張圖

認識Regem Marrleyu.樂魚

機內AOI檢測設備ET-5000