【中國傳動網 行業動態】 隨著顯示技術的發展，傳統的顯示屏缺陷檢測所存在的不足逐漸暴露。高視科技將計算機視覺技術、人工智能深度學習算法技術應用在屏幕缺陷檢測領域，提出了覆蓋行業全檢測工序的人工智能檢測方案。在第十四屆中國國際顯示大會上，高視科技研發副總經理鄒偉金介紹了這套方案的優勢。

鄒偉金首先對高視科技進行介紹。他表示，高視科技有限公司是一家以機器視覺、人工智能為技術核心，聚焦工業領域，提供設備、解決方案的高科技現代化企業。目前，公司已形成較為完善的產品體系，為行業提供全面的工業AOI智能檢測整體解決方案、自動化設備及嵌入式機器視覺模塊產品，應用領域包括顯示屏（LCD、OLED）缺陷檢測及修復、鋰電池（消費、動力）缺陷檢測、精密金屬加工檢測、玻璃透明介質檢測、高精度PCB板檢測、半導體封裝檢測等。高視科技的總部設于廣東惠州，在北京、南京、蘇州、廈門、深圳、美國硅谷設有研發中心，其AI智能解決方案覆蓋檢測、定位、識別、測量。

鄒偉金也對目前屏幕檢測存在的問題進行了分析，他表示，當前，屏幕應用范圍非常廣。其中，智能手機屏的檢測難點體現在3D曲面屏、全面屏、OLED屏；工控車載屏由于形狀各異，也存在檢測難題；AR/VR設備尺寸小，要求PPI大于1000，對檢測精度的要求非常高；電視屏正朝著4K、8K的方向發展，對檢測精度的要求也非常高。

除了屏幕應用范圍廣之外，鄒偉金還指出，當前屏幕檢測的難度很高。2017年全球有40億塊屏幕出貨，其中中國生產20+億塊；每塊屏幕的制成過程中至少需要被檢查8次，需要40萬人；而受人員疲勞、情緒波動等因素影響，檢測品質難以保證，且長期高強度用眼，員工視力健康問題突出；人工培訓難度特別大，其中液晶點亮檢測人員的培訓時間最少為一個月。“所以檢測環節的機器替代人是必須要做的事情。”

鄒偉金表示，當前對顯示屏檢測的質量要求比較高，而人工檢測存在檢測不統一、質量反饋延遲、質量分析不系統、產品質量追溯難、質量工藝憑經驗調整等問題。高視科技針對質量檢測引入了智能化大數據技術分析，該系統具有三大優勢：1、工藝實時反饋，全流程管控；2、大數據+深度學習，智能優化生產；3、視覺檢測+深度學習，提升檢出精度及準確率。

鄒偉金也介紹了高視科技的AI智能解決方案。該方案實現了行業檢測工藝全覆蓋，從Cell、OpenCell、模組段到成品手機，高視科技提供了一整套的模組解決方案，包括點亮檢測、外觀檢測等。

AI智能解決方案采用大數據+人工智能，建立了設備互聯互通平臺。據鄒偉金介紹，高視科技的設備互聯互通平臺是以視覺為核心的工業互聯，上接企業MES系統，下接生產設備、檢測設備、自動化生產線，該平臺的關鍵組件包括用于AOI設備的智能視覺系統（SV）和視覺信息系統（VIS），其中VIS包含用于深度應用圖像數據的“QLink”和“QMind”子系統。設備互聯互通平臺的目標是通過QLink和QMind處理T級結構化檢測數據和PB級圖像數據，從而優化工藝流程，降低成本并提高行業客戶的效率。

設備互聯互通平臺的服務范圍包括：感、聯、知、控。“感”主要是視覺檢測識別、狀態獲取、場景記錄、位置定位；“聯”是實現網絡互聯；“知”是對所有采集到的數據進行大數據分析；“控”就是通過感、聯、知來控制生產制造，進而達到生產改進、工藝改進的目的。此外，設備互聯互通平臺還可智能優化生產、進行工藝反饋和流程管理（根據各流程產生缺陷的種類及缺陷特征進行分類，歸因到產生問題的工序）。

設備互聯互通平臺是一個深度學習平臺，可對液晶屏進行Mura缺陷檢測。對于規則性Mura，采用傳統的圖象處理算法檢測可以達到預期效果，而對于不規則Mura，高視科技引入人工，并收集了大量Mura數據進行深度學習，目前對不規則Mura的檢測率達到85%以上，而隨著數據量的提升，檢測率也會隨之提高。

此外，高視科技在所有流程的最后都增加了在線復判流程，也就是說，設備檢測出來的缺陷會經過人工再次確定和標定，全自動收集缺陷樣本，挑選合理樣本，在線更新分類器。