AI在手机屏幕外观缺陷检测应用
一、检测背景
手机作为现代生活的重要工具，用户对手机屏幕的要求不断提高。若屏幕存在划痕、气泡、斑点、色彩不均和漏光等缺陷，用户在观看视频、浏览网页或查看图片时会感到不适，影响整体体验，因此高效、准确的缺陷检测显得尤为重要。
二、传统检测存在问题
- 人工检测：人工检测可以发现一些明显的缺陷，但效率低、主观性强，容易受到疲劳和环境因素的影响。
- 传统机器视觉：机器视觉系统在复杂环境下的适应性差，难以处理多样化的缺陷类型和复杂的背景。
三、AI检测优势
AI模型能够通过一些标注数据进行训练，自动识别和分类不同类型的缺陷。这一过程不仅提高了检测的准确性和效率，还减少了人工干预的需求。
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高精度检测： AI算法能够通过深度学习识别细微的缺陷，检测的准确性达到99+%，最小检测尺寸:3*3 像素。
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处理时间快： AI模型可以在短时间内分析大量图像，在RXT4060上检测速度可达200张/秒。
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多样性适应能力：AI模型能够适应不同类型的缺陷和不同的屏幕材质，具有较强的灵活性。
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实时缺陷分类：将AI嵌入生产线，可以实时对每个屏幕的缺陷进行分类，迅速判断是否合格。
四、AI检测方案
此手机屏幕外观缺陷检测方案基于深度视觉AI平台实现，深度视觉致力于深度学习，为企业提供高效、精准、稳定的AI视觉解决方案。
4.1 图像采集
选择高分辨率的工业相机和合适的镜头拍摄屏幕图像，收集大量正常和有缺陷的手机屏幕图像，构建训练和测试数据集。
4.2 数据准备
将收集到的缺陷图片，用深度视觉labelmeAI标注工具进行标注，内置AI多边形标注功能辅助标注，加快了数据处理速度，减少人力资源投入。
4.3 模型训练
使用 AI训练平台 创建项目和任务类型。
通过 项目信息 模块可对项目名称、数据集路径和工作目录进行修改。
通过 数据分析 功能进行图像预览，获取统计标注数据和图像尺寸信息。
设置 训练参数 ，不同的训练参数会影响模型的训练时间、收敛速度、模型性能等。训练参数推荐：
- 训练集和验证集按照 8:2 的比例进行划分。
- 数据倍增选择 3，表示使用三倍的数据进行训练。数据量少时，可以选择5-10。数据量超过 1000 时，通常为 1。
- 训练尺寸 640×640；这里的训练尺寸不一定与图像尺寸相同。训练尺寸越小推理速度越快，原图尺寸在 1000×1000 以下，通常选择 320×320 或 640×640，需按实际效果调整。
- 实例分割检测模型默认参数：训练代数 12 代，学习率 0.001，批量大小（batchsize）2。这些参数通常不需要调整。
通过 历史记录 模块可查看模型训练记录和模型评估指标。
训练完成后，模型存放在设置的 工作目录 下，模型名称由项目名称＋完成时间 组成，文件格式为.dvp。
4.4 检测效果
将训练完成的模型和测试集图片导入AI测试平台，可视化模型效果，查看缺陷检出效果。
（1）划痕检测
（2）油污检测
（3）斑点检测
