【手机篇】AI深度学习在手机摄像头模组支架外观检测应用方案

一、行业痛点
摄像头模组支架（Holder）是镜头、VCM、Sensor 的“骨架”，正面、背面、Side、Wall 任意一面出现亮条纹、脏污、划伤、凹坑等微缺陷，都会引起光轴倾斜、成像暗角、对焦异响。传统 2D+显微镜抽检：

• 漏检率 2%–4%，客户拆机投诉“亮点、条纹”频发；

• 单颗 CT≈15 s，无法满足 600 UPH 高速贴片线；

• 0.05 mm×0.05 mm 细微缺陷人工无法稳定识别。

二、技术方案
东声 Handdle AI 平台 + “自研光学成像”系统，一次完成正面-背面-Side-Wall 四大关键面零盲区检测。

1.光学成像
正面/背面：穹顶无影光 +，消除不锈钢高反光，亮条纹、亮点对比度↑3 倍；
Side 面：四侧条形光 + 高精度工业相机构成 360°侧拍，划伤、道具纹无遗漏；
Wall 面：同轴共焦 + 低角度环光，0.1 μm 级深度图，敏锐捕捉 0.05 mm×0.05 mm 凹坑、损坏；
高速飞拍：四轴机器人 + 高精度工业相机相机，整颗模组快速完成四面成像。

2.AI 双引擎
实例分割网络：像素级分割亮条纹、脏污、划伤、凹坑；
目标检测网络：毫秒级框选字符缺失、亮点、损坏；
传统算法：OCR 比对字符有无，传统算法计算亮条纹面积；
零漏检机制：在线困难样本自动回灌，模型日迭代。

3.一键换型
支架长宽高、颜色变更时，HanddleAl 自动调用新光学参数与 AI 模型，快速完成换型，0 代码。

三、检测内容（100% 在线四面包覆）

A. 正面
亮条纹、亮点（φ≥0.05 mm）
脏污、划伤、凹坑
字符有无、喷印不良
B. 背面
4. 毛丝、异物、压伤
5. 胶高异常（±10 μm）
C. Side 面
6. 划伤、道具纹（宽≥0.05 mm）
7. 卷边、缺料
D. Wall 面
8. 损坏、崩缺（深≥0.05 mm）
9. 颗粒、异色

四、方案价值

·零漏检 ·超高精度
·极速节拍：CT≤0.6 s，产能提升 10 倍。
·一键换型：2 分钟完成新支架切换，0 停机损失。
·数据闭环：缺陷图像实时上云，反向指导注塑、冲压、CNC 工艺，持续降本。
·投资回报：单台替代多名质检工，6 个月收回成本，已在全球 50 条高速贴片线复制运行。

Handdle AI 摄像头模组支架四面面检方案，以“零漏检 + 超高精度 + 急速节拍”重新定义手机摄像头支架零缺陷标准，为 3C 智能制造提供可复制、可扩展的质量基础设施。