六面外观检测机：深度学习自动分检+4~6Bin分类收集，外观筛选不再靠调参数

外观检测设备好用不好用，往往卡在调参上：缺陷种类一多，传统算法的阈值就要一个个试，工程师调一周，产线换一个料号又得重来。深圳标谱半导体的六面外观检测机，用深度学习把这道门槛拆掉了。

设备面向LED、被动元器件、半导体芯片等规则形状产品的外观缺陷检测。工作流程是：振动盘经导向块将材料整齐排列到高透玻璃转盘上，材料通过真空与高压吸附固定，沿同一运动轨迹匀速经过6个高速相机，六个面的图片一次拍全；深度学习与AI算法对采集到的图片进行OK与NG的识别分类，最后由高速电磁阀将材料吹入对应的收料盒。

与传统算法相比，深度学习方案没有复杂的参数设置，使用者的操作负担明显降低；检出能力则覆盖了气泡、杂质、倒线、溢胶、甩胶、切偏、毛刺、漏固、漏焊等大量制造与材料缺陷——电容的电极不良、裂痕、缺损，LED的残胶、缺胶、胶体破损，都在检测范围内。

速度与精度并不过牺牲：整机最高运行速度可达600K/H（电容0402规格），LED 0603为180K/H，电感2520为90K/H；不良品误判率不超过0.03%，良品误判率不超过0.08%，运行效率98%。收料端提供4至6Bin分类，高速电磁阀吹料快而准，不影响相邻材料，各路气压可自由调节并实时监控。

核心部件均为自研：振动盘稳定高效、盘面特殊涂层减少磨损；运动控制卡作为整机控制中心，对各执行机构实时控制。对外观全检的产线来说，一台会自己学习的检测机，省下的不只是人力，还有每次换料后漫长的调参时间。