案例分享|如何利用数智化手段，守护显示玻璃品质？

根据在屏幕结构中的不同应用，显示玻璃主要分为盖板玻璃与玻璃基板，其中，盖板玻璃也称为视窗防护玻璃，是用于对触控模组、显示模组进行保护的透明镜片；玻璃基板是显示面板（主要为TFT-LCD和OLED）的重要组成部分，对面板的性能有直接而显著的影响，可根据显示技术、器件结构以及应用场景的不同，选择使用单层或者多层玻璃。

显示玻璃行业在庞大的显示产业链中处于上游，具备技术密集型、资金密集型等特点，且市场前景十分广阔。根据弗若斯特沙利文预测，2020-2025年全球智能设备外观结构和显示模组中玻璃的渗透率将由66.2%提升73.2%。随着渗透率不断提升，市场规模进一步扩大，Maia Research andAnalysis预测，2027年全球电子玻璃市场规模将达107亿美金。

巨大潜能之下，产业制造端正加快产线布局及产能扩充，尤其是通过对产线的数智化改造，快速实现增效提质，以保持和扩大市场竞争优势。质检是显示玻璃制造数智化改造的重要一环，更是能为显示玻璃良率提升以及生产工艺的改善提供数据支持。本文将探讨如何利用高端视觉检测技术解决显示玻璃的质检痛点，以及分享图麟科技推动显示玻璃检测数智化的实际案例。

显示玻璃行业质检场景特征

随着显示产业快速发展，尤其是下游应用端对高新材料需求的增加，显示玻璃制造工艺不断升级，产品日趋多样化，应用场景越来越广泛，同时，涉及的质检环节也越来越多。目前其质检场景主要呈现以下特征：

一是产品尺寸大小不一，涉及型号多样。玻璃基板依据尺寸大小，划分为低世代（G6 以下）和高世代（G6以上）玻璃，其中，低世代主要适用于32寸以下的产品；盖板玻璃根据在可穿戴、手机、平板、电视等不同终端上的应用，涉及多样产品型号，尺寸不同，比如手机盖板主流尺寸为3.5-7寸，而车载盖板则为7寸-18寸。

二是产品不断迭代，技术工艺复杂。玻璃基板越来越轻薄化，比如在TFT-LCD面板厂商的积极推动下，8.5代线玻璃基板产品厚度已经进入0.5mm及以下的水平，技术工艺壁垒越来越高；3D盖板玻璃、UTG玻璃、微晶玻璃等盖板玻璃新品不断推出，新技术工艺日趋复杂。

三是制造工序较多且高度自动化，涉及检测数据量大。显示玻璃生产工序较多，以盖板玻璃深加工为例，涉及开料、CNC雕刻、研磨和抛光、清洗、钢化处理、丝印、烘烤等多道工序，质检环节包括但不限于边角检测、白片玻璃检测、丝印检测等，一条产线每月几十万片以上的盖板玻璃需要检测，积累的检测数据量特别大。

四是下游标准不断提升，需要检测的外观缺陷较多。随着消费市场升级，应用端对于品质要求越来越高，尤其手机、平板、笔电、车载等设备，对于显示玻璃外观要求较高，几乎需要全流程检测，特别是车载盖板玻璃考虑到安全性，对于外观缺陷几乎是“零容忍”，而玻璃属于脆性材质，制造过程中难免会产生各类缺陷，以手机盖板为例，涉及的各类点、线状缺陷至少30多种。

基于以上特征，目前产线主要采用以人工检测为主的方式，效率低，漏检、误检率高，良率不稳定，很难达到下游厂商对品质管控的高标准要求。

显示玻璃检测痛点及图麟科技解决方案

图麟科技从2014年就切入显示玻璃检测领域，截至目前，已成为业内为数不多的拥有较为完整的显示玻璃检测解决方案供应商之一，推出玻璃基板检测解决方案、手机盖板玻璃检测解决方案、车载盖板玻璃检测解决方案、Pad盖板玻璃检测解决方案、可穿戴盖板玻璃检测解决方案、TV盖板玻璃检测解决方案、工控盖板玻璃检测解决方案等细分领域解决方案，并已经为苹果、三星、华为、小米等终端品牌产线提供数字化视觉检测服务。

痛点1：检测复杂性增加，数据处理量大

技术创新、产品迭代、工艺变革，大大提升了检测的复杂性，比如如何更快满足不同尺寸的产品检测需求；如何快速捕捉与判定复杂背景下的新缺陷；如何应对检测标准多变的问题等。而在复杂性增加的同时，如何在高速的自动化生产节拍中，解决大规模检测问题，这十分考验着系统的数量处理能力等。

方案1：搭建通用视觉平台，训练适应度高的复杂模型

对此，图麟科技以原创AI为跨领域工业质检场景打造了基于卷积神经网络的快速工业检测算法的底层架构——Tunicorn通用视觉平台。其中，Tunicorn Agents分布式处理系统能够将采集、计算分摊到不同的分布式Agent点上，把检测尺寸延伸到任意尺寸，实现了应用场景的可伸缩性，并通过快速部署的几十台甚至几百台相机的协同合作，可以智能化、模块化的方式管理所有节点。而该平台具备自训练、自主学习和升级的功能，通过进一步训练适应度高的复杂模型，可解决产品多变、缺陷情况复杂、检测标准多变、数据量大、稳定性要求高等问题。

痛点2:检测标准提升，达标技术门槛高

产品日趋精密化发展，对于检测效率、检出率、检测精度、漏检及误检率、良品率等要求标准不断提升，比如以前的检测精度要求可能是15微米，但随着下游终端市场需求变化，现在的检测精度可能要求达到10微米，极大考验着检测厂商在光学、视觉算法、机电控制以及数据处理等方面的技术实力。

方案2：四大技术创新突破，保障检测达标

经过多年的专研与改进，在光学方面，图麟科技搭建了多通道、多角度、可编程的高速光学成像与采集系统，保证对缺陷的精准捕捉；在视觉算法方面，采用基于卷积神经网络的快速工业缺陷检测算法、及实例分割和物体检测方法，实现快速判断；在机电控制方面，超高稳定的电磁传动与控制系统，保证检测物体传输精度控制在微米级别的波动；在大数据处理方面，采用数据库分布式海量小文件存储技术，便于海量数据存储和检索。

痛点3：不同产品检测要求不一，遇到技术难点各异

而不同的产品对于检测标准要求不一致，手机盖板的漏检检率必须做到2%以下，而车载盖板的要求可能会更高。对不同产品进行检测，遇到的技术难点也不一样，比如车载盖板玻璃检测需要考虑到兼容多种尺寸和形状，TV盖板玻璃需要兼顾大尺寸和检测精度的问题等。

方案3：以客户需求为导向，打造多款高端视觉检测设备

依托技术突破，以客户实际需求为导向，针对不同领域打造了多款高端视觉检测设备：玻璃基板检测设备支持低世代、高世代玻璃基板外观缺陷检测，检测精度为5μm-20μm；手机前后盖板玻璃检测设备主要应用于2D、2.5D丝印镀膜后前后盖成品外观质检，能实现对各类细小瑕疵的一站式自动化检测；车载盖板玻璃检测设备支持7-18寸车载盖板玻璃检测，可有效解决传统检测存在的痛点；可穿戴盖板玻璃检测设备适用于智能手表、手环等显示器盖板玻璃质检，能实时预警并剔除不良品；TV盖板玻璃检测设备支持24寸以上大尺寸盖板玻璃缺陷检测，克服了传统检测设备不能兼顾大尺寸与高分辨率的问题……

痛点4：外观缺陷较多且部分成像效果差，高质量样本数据不足

缺陷种类较多，部分缺陷成像效果差，要求在秒级时间实现精准判断，十分考验算法模型。而人工智能模型想要实现快速、精准判定，需要依赖大数量、高质量的数据进行训练，以盖板玻璃检测领域为例，由于实际生产中主要采用人工检测，涉及各类缺陷的高质量样本数据基本没有，需要从零开始采集。

痛点4：搭建标准化检测算法流程，构建深度学习分类流程

图麟科技搭建了图像采集、预处理、区域分割、缺陷检测、缺陷识别的标准化算法流程：搭建超高分辨率光学系统，使用异构组合光，通过不同角度、不同波长、不同亮度来构建丰富的表面缺陷信息，实现快速采集；对多幅图像进行融合，并对图像进行增强，增加缺陷在图像中的对比度；对图像区域进行分割，找到可视区、油墨区等区域；对每个图像区域使用不同方法进行缺陷检测，找到所有疑似瑕疵区域；使用训练好的模型对检测到的疑似瑕疵进行分类识别。同时，构建了数据筛选、数据标注、网络训练、模型更新等深度学习分类流程，尤其是基于深度学习的半自动辅助数据标注系统，实现复杂像素级数据标注。

痛点5：以人工为主的检测，存在效率低、良品率不稳定等问题

大多数显示玻璃厂商产线上仍然以人力检测辅助设备的方式为主。但检测效率低，比如手机盖板人工检测速度为35-36秒/片，且人工检测标准不统一，漏检、误检率高，产品出厂良品率易受到影响，良品率不稳定，尤其是质检员视力会随着检验时长的积累被损伤，从业人员流失率大，导致新一代成熟质检工人越来越少。

方案5：实际产线打磨，实现检测设备迭代升级

在实际产线不断打磨设备，实现升级，尤其是手机前后盖板玻璃检测设备完成三次迭代升级，在检测效率、检测精度、检出率、检测良率上实现突破，达到业内领先水平：一次性能够检测出97%以上的各种瑕疵问题；检测效率较传统提升30多倍；检测精度达10μm；产品出货良率最高可做达到99.5%以上。

痛点6：传统视觉存在识别力差、鲁棒性不高等问题

部分厂商尝试采用传统视觉检测设备。但实际检测效果并不理想，检测精度与速度无法兼顾，场景兼容性差，设备的鲁棒性不强，所以，设备主要是用作光学比对，仍需人工进行缺陷的分类、级别的判断、原因的解析，而国际厂家高端检测设备价格高、服务成本高，本地服务相对滞后。

方案6：技术不断优化，实现更多突破

主要通过对技术进一步优化和突破，克服传统视觉检测设备的痛点：
采用多角度、多波长光源，多相机组合采集，高速自动对焦，增加缺陷在图像中的对比度，保证缺陷成像清晰成像；综合传统算法（高效但适用场景非常窄）与深度学习算法（准确但计算量太大）优势，达到高精度、高速检测；算法模型自主升级优化，以兼容多样化场景；采用总线式伺服控制线性模组的机构，保障设备的长期稳定运行。此外，本地化的售后服务，及时响应，满足需求。

实际应用案例

为推动手机盖板玻璃质检数智化，深圳某玻璃防护屏供应商与图麟科技建立了合作关系。目前，图麟科技多台手机前后盖板玻璃检测设备入驻该厂商产线，助力其产线增效提质。

该厂商主要从事玻璃防护屏的研发、生产和销售，其产品广泛应用于智能手机、平板电脑、智能手表等新一代信息终端。作为目前国内规模较大的专业玻璃防护屏供应商之一，已成为深天马、三星显示、华星光电、京东方、日本显示和信利光电等大型光电子器件制造商的玻璃防护屏配套供应商，且产品最终应用于华为、VIVO、OPPO、小米、三星等国内外知名品牌移动终端。

随着显示及触控技术的发展，智能手机等新一代智能终端快速增长，玻璃防护屏需求旺盛，根据高通公司数据预计，在5G换机潮的带动下，2022年的全球智能机出货量将达到15.7亿部。在巨大需求下，该厂商急需加快产线的数智化改造，以提质增效，尤其是质检环节：该厂商的CG产线主要为苹果、华为加工手机、Pad等各类盖板玻璃，从开料到CNC雕刻、研磨、抛光、钢化处理、丝印、烘烤，最后到覆膜、包装，整个生产过程中涉及大量的检测，其生产环节基本上实现了自动化，而检测还主要采用人工，几乎占据员工总数的一半，一方面人力成本不断攀升，且交期紧，出厂良率不稳定；另一方面下游模组厂商对质量提出更高要求，该厂商希望通过智能化手段解决这一现状。

该厂商通过部署图麟科技软硬一体化的手机前后盖板玻璃检测设备，有效解决了产线依靠大量人工质检，带来的人力、培训成本上升的问题，并不断优化算法，实现了与制程工艺的有效配合，保证了检测综合效能的稳定性，检测效率大大提升的同时，降低了漏检率，提高了良率。