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下游 3C 电子,“机器眼”助力实现智能升级

出新研究 2023/1/14 21:42:14 责编:梦泽

“3C 电子产业成为机器视觉最大应用领域。

机器视觉在各行业应用广泛,3C 电子是最大的应用市场之一,无论是定位组装、零部件检测,还是整机产品检测,机器视觉都具有重要作用。

随着我国 3C 电子制造的发展,我国已经建立全球最先进的电子制造工厂,机器视觉技术也将发挥更大作用。

01、3C 电子成最大应用市场

近年来,随着 AI 人工智能和算法的快速发展,机器视觉在下游市场应用越来越广泛,已经渗透至电池、印刷包装、食品加工、饮料、烟草、玻璃、医药等多个行业。

从目前来看,3C 电子是机器视觉在下游的最大应用行业,根据公开数据,3C 电子行业在机器视觉下游应用行业中数量占比高达 52.9%,成为下游最大市场。

我国是制造业大国,在国家政策助推下,随着技术不断发展、市场需求不断扩大,3C 电子产业高速发展,已经成为我国重要支柱性产业之一,目前我国已经成为全球最大的 3C 产业研发和制造基地,整体市场规模超过 6 万亿元。

庞大的市场规模,为机器视觉在 3C 领域应用提供了优越的发展条件,就 3C 电子制造产业来看,包括元器件、零部件以及成品等各环节,都可通过机器视觉技术进行品质检测和量测。

随着消费的不断升级,国内智能电子市场不断扩大,尤其是高端智能手机、智能笔记本等需求越来越高,这也为扩大机器视觉应用提供了利好条件,并且伴随着市场竞争逐渐加剧,各大厂商都在大力提高加工效率、提升产品精度,机器视觉技术的渗透率还将进一步提升。

02、产品迭代快、精密度高,成为驱动因素

3C 电子成为机器视觉最主要的应用领域,有其必然原因。首先,3C 电子产业技术革新迅速,产品迭代速度比较快,生命周期较短,“今天买部智能手机,下个月可能就过时了,”这种情况已经成为普遍现象,这导致消费者对 3C 电子的需求频率越来越高,3C 电子市场规模逐渐扩大。有需求,就会有供给,下游市场需求的扩大,持续刺激检测业务不断升级。

但是,值得注意的是,在越来越庞大的市场需求下,如果仅通过人工检测,在长时间肉眼识别下,极易对人眼造成损害,而且这种损害具有不可修复性。在这种情况下,机器视觉因其强大的抗干扰、高精度、安全并且效率高等技术优势,能有效满足庞大的检测和识别等市场需求。

其次,以手机为例来看,手机上游行业芯片封装管脚越来越密,内部电路板上的焊接点数量巨大,手机设计紧凑度和结构尺寸精度逐渐提高,消费者对高端手机的外观要求也在不断提升,因此各环节都需要通过机器视觉技术进行检测和识别。

具体来看,机器视觉在 3C 电子产业中的应用,主要包括制程中检测、关键尺寸测量和尺寸全检等。在制程中检测环节,能准确完成多尺寸测量,并能结合大数据,快速定位发生源;在关键尺寸测量环节,比如在螺丝孔尺寸测量、关键轮廓的轮廓度测量,以及信号和焊接相关尺寸测量上,都能快速完成产品检测;尺寸全检是所有装配位置度的测量,包括电子产品孔径长度尺寸测量、特征结构匹配测量不确定的漏失等。

长期来看,机器视觉在 3C 电子产业中的应用规模,还将持续扩大。如前文所述,3C 产品生命周期较短,消费者复购率较高,各大厂商需要频繁生产电子产品,机器视觉的应用需求越来越大。

并且随着电子产品越来越智能化,产品结构也逐渐复杂,产线对生产效率和加工精度的要求大幅提高,机器视觉在产业链中的渗透率将持续提升。

03、机器检测,助力手机“智”造化

在 3C 电子产业中,苹果是绕不过去的品牌。苹果在供应链上的管理,对全球制造业都有深远影响。在苹果供应链品控上,大部分环节都以机器的检测为准,机器视觉的检测通过率成为供应链环节的品控关键。

这为 3C 电子产业上下游企业提出了要求,通过机器视觉技术进行检测和识别,成为制造全过程的刚性要求

从具体应用场景来看,以智能手机产品为例,比如在识别环节上,通过机器视觉技术,运用颜色测量工具,可对线缆颜色进行分析判断,确保线缆插线的位置准确。在定位环节上,可以对耳机孔进行定位,在手机屏 MIC 贴合定位上也有较大作用。

当然,应用场景最多的还是检测业务,在检测环节上,可通过“机器眼”检测手机按键字符位置以及边缘轮廓,检测 PCB 板焊点漏焊、少焊、连锡等问题,对于手机芯片,可以检测芯片表面的脏污、划伤等缺陷,对于手机电池外观,可以通过各种组合光源以及图像算法配合,检测电池表面缺陷,比如电池划痕、凹凸点、脏污点等。

另外,对手机屏幕、手机壳尺寸等,都可通过机器视觉进行检测,这极大提高了产线的生产效率和检测精确度。

当前,全球 3C 电子产业向发展中国家转移,我国也已逐步成为全球最大的电子信息产品制造基地。随着应用场景的不断增加,机器视觉在 3C 电子产业中的渗透率也有望持续得到提升。

本文来自微信公众号:出新研究 (ID:chuxinyanjiu),作者:飞飞,编辑:唐诗

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关键词:机器视觉

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