检测对象
C** 模组的上下表面、插头与线缆。
FEATURED EQUIPMENT / MODULE INSPECTION
C** 模组视觉检测设备
服务客户：立*精密
工程难点
表面缺陷与线缆长度需要不同的成像和测量方式。
实施方案
上、下表面用线扫成像，关键高度由线激光检测，线缆长度结合分割与三维点云计算。
120 PCS/H项目产能
0.1 mm缺陷检测精度
2D + 3D多模态视觉协同
以上为该项目提供的指标，现场验收记录与检测图待补充。
替代人工目视，覆盖关键检测环节。
为立*精密开发的 C** 模组视觉检测设备，集成上下表面缺陷检测、关键部件高度检测、插头品质检测与线缆长度检测。通过多类视觉传感器和算法协同，替代人工目视检查。
上下表面缺陷检测
3 套 8K 线扫相机，上表面 2 套、下表面 1 套。
关键部件高度检测
1 套线激光，对上表面关键部件进行高度检测。
插头品质检测
4 套二维彩色相机，对插头进行品质检查。
线缆长度检测
深度相机结合分割与 3D 点云算法测量线缆长度。
HARDWARE CONFIGURATION
围绕检测任务，配置视觉单元。
以下为该定制项目的配置与分工。
| 检测单元 | 设备型号 | 数量 | 检测分工 |
|---|---|---|---|
| 8K 线扫相机 | MV-CL083-92CC(V2.0) | 3 | 其中 2 套检测上表面缺陷，1 套检测下表面缺陷。 |
| 线激光 | MV-DP2900-03P V2.0 | 1 | 上表面关键部件高度检测。 |
| 二维彩色相机 | MV-CS200-10GC | 4 | 插头品质检测。 |
| 奥比中光深度相机 | Gemini 338Le | 1 | 线缆长度检测。 |
ALGORITHMS & INSPECTION
用算法，连接成像与检测结果。
深度学习缺陷检测
通过深度学习算法学习缺陷样本，结合线扫采集图像开展缺陷检测，替代人工目视检查。
缺陷样本学习→图像缺陷检测
分割与点云协同测量
利用分割算法提取线缆目标，结合深度信息与 3D 点云算法进行线缆长度测量。
线缆分割→3D 点云长度测量
PROJECT EVIDENCE
项目现场与检测效果
现场运行照片
设备安装与调试照片待补充
2D 缺陷检测效果
原始图像与缺陷标注待补充
3D 测量结果
高度与线缆长度测量截图待补充
