作为我们生活中必不可少的产品，智能手机已经占据了我们生活的重要位置，并且对它们的质量有较高的标准和要求。而盖板缺陷自动检测在智能手机领域被认为是困扰行业多年的技术瓶颈，尤其是覆膜后的手机盖板玻璃检测难度更大。

手机盖板的生产有着严格的流程：包括CNC（对玻璃产品外形、打孔等加工工艺）、钢化（对玻璃产品进行强化）、抛光（对玻璃产品表面光洁度、平整度进行加工）、丝印（对玻璃产品油墨遮盖、印刷logo等）、镀膜、清洁等环节。而每一个生产环节都涉及玻璃质量检测，工序多达10余道。

目前，几乎所有过程都是人工检查。一方面，大量的人力投入不能有效地保证质量检验合格率，同时又增加了成本。另一方面，质量检查要求工人长时间暴露在强光下，观察玻璃的外观会影响检查员的视力。这些因素促使手机盖板制造商寻求新的突破。

使用视觉缺陷检测系统方案，则能很好地帮助制造商进行表面瑕疵检测。基于机器视觉技术及深度学习算法，可以进行手机崩边检测、手机裂缝检测、玻璃渣、气泡、手指纹、水迹、水印、手机划痕检测、赃污，牙边、玻璃划痕检测、丝印不良等等缺陷检测…以上的缺陷都要经过视觉检测把不合格的产品剔除，产品表面缺陷检测需要很高的检测精度，需要可靠的打光效果来确保检测的可靠性。

对光源的要求和打光需要达到的效果：

1、足够亮度的光源，使相机极短的曝光时间就能拍出最好的亮度效果；

2、采用以上的打光方式，可以使光源发光方向足，每个位置都能得到均匀的光照，使得被测物体表面均匀、喜剧清晰、对比度高、无亮斑和炫光。

在解决了光源问题之后机器视觉检测便能更好地为您服务哦，更容易对表面缺陷做出检测判断，保证生产质量，从而赢得更多的市场份额。