手機中框作為連接屏幕和后蓋的框架，承擔著結(jié)構(gòu)保護與支撐、按鍵模塊集成與散熱、提升手機質(zhì)感與耐用性等重要作用，不良的結(jié)構(gòu)會對后續(xù)組裝、使用帶來巨大風(fēng)險。

以中框中的側(cè)孔為例，音量鍵、充電口、喇叭孔等加工不合格可能導(dǎo)致按鍵卡頓、失靈，充電接口接觸不良。還可能導(dǎo)致?防水防塵性能下降引發(fā)主板短路、元件腐蝕、音質(zhì)受損等嚴重品質(zhì)問題，因此手機中框相關(guān)尺寸的檢測是手機生產(chǎn)組裝過程中非常關(guān)鍵的一環(huán)。

目前，傳統(tǒng)影像儀檢測手機中框側(cè)孔時大量尺寸仍普遍依賴人工，這不僅導(dǎo)致人力成本居高不下，還存在效率低、誤判率高等問題。究其根源，在于自動化測量側(cè)孔面臨以下幾大核心難點：

1、復(fù)雜結(jié)構(gòu)毛刺干擾?

邊緣不規(guī)則、存在毛刺或披鋒，傳統(tǒng)自動測量易抓偏只能手動操作，效率低且易引入人為誤差。

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2、批量生產(chǎn)中不同樣品間成像差異大?

部分邊界由于來料批次不同、加工機臺不同導(dǎo)致不同樣品邊界成像差異較大，無法批量自動測量

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3、材質(zhì)與邊界特性?

金屬反光、塑膠件輪廓不清等材質(zhì)特性影響成像質(zhì)量，導(dǎo)致邊界識別困難，只能人工手動測量

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中圖儀器針對以上行業(yè)痛點推出自主研發(fā)的AI影像儀，搭載了自主訓(xùn)練的邊界提取垂類AI大模型，結(jié)合現(xiàn)場測量邊界圖像，通過 2-3分鐘的深度學(xué)習(xí)，就能無視干擾，從復(fù)雜背景中精準穩(wěn)定地提取目標邊界。

1.復(fù)雜結(jié)構(gòu)毛刺干擾—AI提取效果

2.批量成像差異大—AI提取效果

3.金屬反光與塑膠邊界不清—AI提取效果

中圖儀器AI影像儀在手機中框測量中展現(xiàn)巨大優(yōu)勢和潛力,并在 3C 行業(yè)其他零部件測量驗證中得到以下的令人振奮的結(jié)論：

· 高自動化：自動化率≥95%，大幅減少人工干預(yù)

· 高效率：測量效率較傳統(tǒng)方式提升3~5倍

· 精準穩(wěn)結(jié)果：為智能化產(chǎn)線升級提供可靠保障

手動和AI重復(fù)性50次測量重復(fù)性對比

目前，中圖儀器AI影像儀已在手機中框側(cè)孔、精加工等多道工序的檢測現(xiàn)場落地應(yīng)用。除此之外，中圖儀器AI影像儀在電器元件、新能源電池、半導(dǎo)體、塑膠汽車零部件等行業(yè)中的多項測量難點上也展現(xiàn)出廣泛的應(yīng)用潛力，可以有效提升測量自動化率，助力企業(yè)降本提質(zhì)增效，推動構(gòu)建智能化、無人化產(chǎn)線，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級注入了國產(chǎn)儀器的堅實力量。