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高速高精度的智能設備表面檢測

手機和平板電腦一般根據外觀缺陷情況分級，以確定所需的翻新措施。人工智能專家 Griffyn Robotech 在其檢測設備中（新舊智能設備皆可使用）使用倍福基于 PC 的控制技術，實現產品搬運中的高精度運動控制，從而可在幾分之一秒的時間內檢測出外殼表面微米級缺陷。

Deepsight 檢測機既可以用作一臺獨立的設備，通過手動方式送入產品，也可以使用兩到四臺設備編組，由機械臂自動送入產品

總部位于印度浦那的 Griffyn Robotech 公司專業從事視覺檢測、機器人技術和基于 AI 的自動化技術，為汽車、電信、制藥、快消品和機床等行業客戶提供高性能的工業制造和質量控制解決方案。

由于智能手機、平板電腦和可穿戴電子產品等智能顯示設備的更新升級、保修和保險服務簡單，因此對逆向供應鏈的需求日益增加。外觀檢驗和分級是處理退回設備的最重要步驟之一，在這個過程中檢測到的缺陷決定了進一步的處理措施。截至到目前，表面劃痕以及其它缺陷主要通過人工目視檢測。雖然人眼功能的豐富性無可匹敵，但由于物理條件的限制，用人工視覺檢查產品質量精度不高且效率低。此外，每年有數以百萬計的設備需要在正向供應鏈中重新循環之前進行檢測和分級。

C6015 超緊湊型工業 PC 和包括 EL7211 伺服電機端子模塊在內的各種 EtherCAT 端子模塊可以實現極其緊湊的控制柜安裝

為了滿足對逆向供應鏈日益增長的需求，避免人工分級的主觀性，Griffyn Robotech 推出了 Deepsight 外觀品質分級機（CGM）。此刻獲得專利的視覺系統能夠快速、準確、高重復精度地檢測、測量和分析所有表面缺陷。它能夠智能檢測劃痕等表面缺陷，并且容錯率高，可以識別復雜圖案和表面紋理的自然變化，包括光亮或粗糙的表面。它還考慮到適用于設備品牌和型號的公差方面的重大差異。

高效處理缺陷產品助力縮短周期時間

該設備使用一個高分辨率的相機傳感器，從設備的所有六個側面拍攝若干圖像，以確定智能手持設備的“真實”質量。但若要準確捕捉圖像，需要進行合適的產品處理，即翻轉和定位設備。Griffyn 使用倍福超緊湊型 C6015 工業 PC 上安裝的 TwinCAT NC I 運動控制軟件實現高速高精度運動控制和精確定位。它可以與 AM81xx 伺服電機和 EL7211 伺服電機端子模塊相結合，在狹小的空間內實現復雜的多軸插補運動。Griffyn 認為，超高速 EtherCAT 通信和亞毫秒級的處理時間縮短了檢測設備的周期時間，提高了吞吐量。

AM81xx 伺服電機控制五根用于旋轉和定位智能設備的伺服軸，并通過單電纜技術簡化了檢測過程

捕捉到的圖像通過 Griffyn 專有的深度學習算法識別劃痕、裂紋、凹陷和色差等表面缺陷。設備在對圖像進行分析后，會提供一份包括原始圖像和經過處理的突出顯示操作人員肉眼察覺不到的缺陷的圖像的詳細報告。人眼可以檢測到表面大于 80 微米寬的可見劃痕，而 Deepsight 機器則能夠識別小至 40 微米寬和 3 微米深的缺陷。報告詳細說明了設備上的劃痕數量、最大劃痕的長度和最深劃痕的深度等信息。

該設備可以輕松與進行分級數據控制下游流程和設備的最終處理的供應鏈管理系統整合。缺陷在可接受范圍內的智能手機將被直接送入到打磨拋光過程。例如，劃痕深度小于 15 微米的設備通常可以通過打磨拋光完美修復受損部位。Deepsight 憑借其高精度的分級數據，能夠可靠地確定設備是只需簡單翻新還是需要返工。

以緊湊型設備設計為目標

Griffyn 希望建造一臺纖巧、高顏值的設備，因此需要盡可能多的緊湊型部件。據 Griffyn 介紹，倍福的可以控制 5 根伺服軸的緊湊型驅動模塊、各種 EtherCAT 端子模塊和 C6015 超緊湊型工業 PC 完全滿足這些需求。此外，驅動組件中配備的單電纜技術（OCT）簡化了布線和安裝工作。TwinCAT 軟件具有豐富的編程庫、方便的用戶界面以及簡單的工程和調試功能，為開發過程提供了極大的便利。倍福當地子公司為系統的實施提供了強有力的支持。

Deepsight 外觀品質分級機既可用作一臺獨立的設備，通過手動方式送入產品，也可以使用兩到四臺設備編組，由機械臂自動送入產品。每臺設備的檢測周期不到一分鐘，如果 4 臺設備編組，每分鐘可實現 4 臺設備的檢測吞吐量。倍福的高精度運動控制技術使設備的利用率達到 95%，吞吐量達到每小時 200 件。

“倍福團隊非常了解我們的要求，并就 Deepsight 的開發方案給我們提供了明確的評估和建議。他們的誠信、服務、質量和全球客戶支持都給我們留下了深刻印象。”Griffyn Robotech 總裁 Ameya Kandalkar 先生說道。