1.客户(项目)所属行业:3C行业

2. 行业背景介绍

(1) 行业简介

3C 行业，即计算机、通信和消费类电子产品行业的简称，是一个随着信息技术发展而迅速崛起的产业。3C行业是指结合电脑、通讯和消费性电子三大科技产品整合应用的资讯家电产业。它涵盖了广泛的产品线，包括智能手机、个人电脑、平板电脑、可穿戴设备如智能手表等。

近年来，3C设备市场规模持续增长。据浙商证券数据，截至2022 年，我国3C自动化设备市场规模约为2349.8亿元,其中增量设备市场规模约为1350.3 亿元，存量设备市场规模约为999.5亿元。伴随国内相关设备公司综合实力的提升，3C自动化设备将成为企业降低成本的重要手段之一，市场规模有望持续增长。贝哲斯咨询预测，到2025年，全球3C数码配件市场规模将达到1.5万亿美元。

3C 行业对高精度、高效率的视觉检测需求日益增长。随着产品的小型化、精密化，以及消费者对产品品质要求的提升，传统的人工检测已难以满足大规模、高质量的生产需求。因此，机器视觉技术在3C行业的广泛应用，不仅提高了生产效率，还显著提升了产品质量和一致性。

(2)

生产环节介绍

在生产流程中，智能手表项目主要涉及以下几个具体环节:首先是原材料准备，包括显示屏、处理器、传感器等关键零部件的采购和检验;其次是零部件加工，如电路板焊接、外壳注塑等;接着是组装环节，将各零部件精确组装成完整的手表;最后是功能测试和品质检验，确保手表的各项功能正常且符合质量标准。

在上下游环节中，上游主要是原材料供应商和零部件制造商，他们提供智能手表所需的各种材料和部件;下游则是品牌商、渠道商，分别负责将将智能手表品牌化和包装，最终推向市场并满足消费者需求。

(3) 项目目的

本项目的主要目的是解决3C 行业中智能手表生产过程中的质量检测问题。

随着智能手表市场的不断扩大和消费者需求的日益多样化，对智能手表的品质要求也越来越高。传统的人工检测方式不仅效率低下，而且容易出错，无法满足大规模生产的需求。因此，本项目旨在引入优异的机器视觉技术，实现对智能手表的自动化、高精度检测，从而提高生产效率，降低不良品率，提升产品整体品质。

(4)检测原因

进行机器视觉检测的原因主要有以下几点:

• 机器视觉技术能够提供高精度、高效率的检测服务，能够准确识别智能手表上的各种缺陷和瑕疵，如显示屏亮点、划痕、外壳缝隙不均等，确保每一块手表都符合质量标准。

• 机器视觉检测能够大大缩短检测时间，提高生产效率。在智能手表的大规模生产过程中，人工检测往往需要耗费大量时间和人力，而机器视觉技术则能够在短时间内完成大量检测任务，从而加快生产进度。

• 机器视觉检测还能够为后续的环节提供便利。例如，在发现不良品时，机器视觉系统能够自动标记并隔离这些产品，避免它们进入下一道工序或流向市场，从而降低生产成本和售后维修成本。

• 机器视觉检测还能够为产品改进和优化提供数据支持，帮助企业不断提升产品质量和市场竞争力。

图:智能手表产品(生产图)

(2) 客户痛点或问题

产品多样化且换型不固定，每款智能手表都需要定位抓取中心，即:支持混料生产。

暗色系列产品，打光成像效果不佳，换型后易抓边定位异常。

4.方案描述

(1)项目配单表

海康MV-CS050-10GM 500万像素网口面阵相机

(2)方案示意图

图:打光架设示意图

图:现场架设图

(3) 方案思路描述

本方案视觉需要完成手表定位、读码上传两个需求:

两个需求均由上相机实现，节省硬件成本。上相机静止安装在机架上，吸嘴吸附在延长杆上，进行标定。

智能手表款式很多，需要兼容不同产品换型混料生产，并针对暗色系列产品添加图像预处理。

三个吸嘴头分别示教，通过移动拍照共用同一个标定文件，减少重复标定工作。

读码判断手表显示屏能否正常显示，并读取上传二维码信息，将二维码编号与产品进行绑定。

图:方案内容架构

(4)

搭建与调试

本方案包含手表定位、读码上传两个流程，本章重点展示手表定位和读码的具体内容。

1. 标定流程:使用静止上相机实现，由TCP 通讯触发流程和接收点位。通过 12 点标定获取设备的标定转换矩阵，用于后续的像素坐标与物理坐标的相互转换。配合脚本自动保存标定图片，自动保存拍照物理点到全局变量，减少技术人员操作步骤，方便追溯和排查问题。

图:自动标定流程

2. 抓取定位&读码流程:流程内包含图像预处理、定位抓取和读码三个板块。使用归一化等图像预处理算法减少环境光影响，增加特征边缘对比度，兼容多产品提高方案重复利用率。通过定位智能手表特征，计算产品位置偏差，引导抓取位置。

图:抓取定位&读码流程

3. 以拍照位作为基准，移动拍照多吸嘴各自示教共用标定文件，减少标定重复工作。通讯发送实时示教值实现吸嘴切换功能，减少调机人员工作量。

难点 1:兼容产品换型，暗色系列产品折射率小，成像效果差。

解决方案:通过图像预处理(归一化、滤波等)优化成像，增强边缘对比度，找到产品共性的特征。

难点 2:多吸嘴工位，标定成本大。

(5) 项目难点及解决方案描述

解决方案:采用移动拍照+各自示教方式减少标定工作量，能实现快速吸嘴切换。

(6)效果展示

图:软件生产效果图

5. 方案优势

(1)产品层面:

图像质量:本方案采用500万像素相机，实测基于原显示屏成像，这种方式相比面光源会更优，能更好解决屏幕类 3C产品打光问题，满足复杂场景下的高精度识别需求。

算法耗时:通过优化图像处理算法，本方案的算法耗时显著降低，平均处理时间仅为100 毫秒，实现了快速而准确的抓取定位和读码功能。

场景适应性:本方案具备强大的场景适应性，能够应对不同光照、角度和遮挡条件下的产品检测。经过实际测试，在多种复杂场景下，识别率精度均保持在 99.8%以上。

现场应用状态:在现场应用中，本方案每天共检测4000个产品，实际识别率高达 99.8%，异常率均低于0.2%。这一数据表明，本方案在实际生产环境中具有极高的稳定性和可靠性。

(2)客户层面

解决混料生产难题:本方案兼容多款产品型号的生产，有效解决了客户的混料生产问题。在实际应用中，混料率降低了99.5%，大大提高了生产线的效率和稳定性。

提升生产效率:由于本方案能够快速而准确地完成抓取定位和读码功能，客户的生产效率提高1倍。这意味着在相同的时间内，客户能够生产更多的产品，从而增加产量和收入。

提高检测效率和合格率:通过优化算法和图像处理技术，本方案检测效率提高了约80%，同时合格率也提升了95%。这一提升不仅减少了不良品率，还提高了客户的产品质量和市场竞争力。

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