基于深度学习算法的AI缺陷检测颠覆性产品——手机外壳，经过一年的在线运行与验证，已经完全达到了客户工业4.0智能生产车间的技术指标要求，这标志着困扰行业多年的手机整机外观全检难题终于被。手机外壳，实现了光电、机械、人工智能深度学习算法等领域的系统整合。其检测技术大量结合核心人工智能深度学习算法、光学原理、图像处理、运动控制及精密机械等技术，利用光学方式采集图像以获得产品的表面状态，以人工智能算法、图像处理技术来检出产品缺陷或图案异常等，具有高速度、高精度、高稳定性等特性，不论是在生产的制程中进行监测或进行精密品质管理，或是在高科技产品的制造与检验作业中，手机外壳都能发挥重要作用。
手机外壳的作用
机器手机外壳通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器手机外壳能够快速地对产品的尺寸进行测量，分析产品表面的诸如裂纹、缺损、变形、色差、划痕、压伤、字符标识印刷不良等外观缺陷，遇到不良品可自动报警或自动剔除，确保产品出货品质。彤光电子的手机外壳产品以其优良的品质、实惠的价格、完善的售后服务取得了广大消费者的信赖。
照明是影响机器视觉检测设备系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到比较好的效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。
