蓋板瑕疵無處藏、微米級缺陷一網打盡！近日，思謀科技重磅發布手機玻璃蓋板（Cover Glass）智能檢測解決方案，通過軟硬全棧一系列突破性技術創新，攻克了多個行業難題，重塑3C行業智造精度“天花板”。

該方案深度集成定制化光學設計、工業AI算法、機械運動結構于一體，并創新引入自研多模態工業大模型，可實現手機玻璃蓋板從上料到覆膜的全流程零瑕疵智能化生產，在檢測精度、效率及柔性化水平上樹立起全新的行業標桿。目前，此方案已被多家全球頭部手機制造商及顯示企業采用，落地成效廣受好評。

大模型加持全維度缺陷智檢

屏幕質量作為手機工業設計美學的重要體現，同時也是用戶體驗的核心觸點，市場對其表面瑕疵已呈現出極為嚴苛的“零容忍”態度。

然而，在3C行業高端化進程中，手機玻璃蓋板的質量檢測一直存在困擾行業多年的難題：曲面弧邊引發的光斑干擾，生產過程可能產生的微米級微裂紋、崩邊等數百種缺陷，如同隱形刺客每年給企業造成難以計算的品質損失。

為此，思謀憑借超二十年核心技術沉淀與豐富行業Know-how，打造了針對智能手機玻璃蓋板的新一代智能檢測方案，將前沿大模型及智能體技術深度整合，并高度集成工業AI算法、光學設計以及機械工程等軟硬全棧技術，僅需一次掃描，即可完成360°全方位外觀缺陷多指標同步檢測，超精度智檢全流程覆蓋。

方案通過自研的高指向性交叉線光與棱鏡視場融合技術，徹底解決了方向性缺陷難以一次性成像的問題，并全面兼容2D、2.5D及3D玻璃，極大拓展了檢測適用范圍。同時，方案獨創多回路散熱系統，實現水冷和風冷無縫切換，刷新光源行業亮度極限，進一步提高了光學檢測效率，成功攻克微米級隱性缺陷難成像的行業難題。

在整個方案體系中，如果說光學系統是“火眼金睛”，那么思謀自研的工業大模型則賦予其“最強大腦”。該方案通過嵌入IndustryGPT大模型引擎，借助先進的AIGC技術，實現罕見缺陷數據的快速生成，輔助模型進行訓練與迭代，進而準確判斷缺陷的類型與位置，持續優化智能檢測效果。

在工業大模型的加持下，新一代智檢方案的視覺算法精度得到大幅提升。基于像素級處理的視覺算法以及多類型缺陷識別技術，再結合動態數據配準與智能ROI劃分技術，方案可實現≤12μm的超精度缺陷識別，對劃傷、崩邊、凹凸點、黑白點、鋸齒邊、透光、夾臟、毛絲/纖維、定位線斷線及孔槽等超百種復雜缺陷進行智能分類。

此外，方案還支持全流程數據可視化管理，通過與MES系統深度對接，構建起多維數據追溯體系，可將產品缺陷精準溯源至具體工單、設備參數及操作人員，為針對性工藝優化提供數據支撐，有效推動良率持續提升。

AI-AOI設備加速培育新質生產力

在先進的工業大模型技術之外，面對3C行業大批量生產與多樣化定制的復雜需求，硬件設備也同樣至關重要。

新一代手機玻璃蓋板智能檢測方案，配備5工位面陣/線掃相機系統，配合180°翻轉與90°頂升旋轉設計，可全方位掃描玻璃蓋板的正、反、側、孔及弧邊曲面，實現全維度無死角檢測。同時，通過設備內部防塵無痕皮帶運輸與分時頻閃成像技術，能夠進一步確保產品在檢測過程中零損傷，全力保障產品高質量出廠，堪稱將先進AI-AOI技術與機械化設計有機結合的典范。

以全球某頭部手機制造商實施數據為例，部署該方案后，生產效率與精度實現雙提升，每小時產量（UPH）可達2000件，檢測周期（CT）縮短至1.8秒，效率較人工提升88%以上，且支持高速生產線100%全檢，單條產線減少8-9名檢測人員，設備壽命周期內綜合收益可達成本的3-5倍，遠超行業水平。

此外，思謀還為方案注入“柔性基因”，通過模塊化自動復檢系統，僅需簡單參數調整和程序切換，即可快速完成換型。在上述落地產線中，思謀方案實現了白玻換型0.5小時、成品換型4-10小時的極速適配，輕松應對不同產品的換產需求，同時借助工業大模型核心引擎，讓設備始終保持高水準運行，大大提高了生產效率和經濟效益。

隨著新一代手機玻璃蓋板智檢設備在3C行業的廣泛應用，思謀AI-AOI解決方案正持續拓展至更多行業及細分領域。未來，思謀將繼續堅持科技創新，拓寬人工智能與智能制造的應用邊界，為全球客戶創造更多價值。