热议|折叠屏手机内卷的背后，“苦”了3C制造商？
“折叠一次不够，还要折两次，折叠屏已经这么卷了吗？”
折叠屏手机无疑是这几年智能手机最大的“种子选手”。
自2021年开始，众多厂商的折叠屏产品陆续面世，手机厂商纷纷进入叠屏手机市场。
IDC数据显示，到2025年，折叠屏手机的市场份额将会增长至1.8%，并有极大可能占领高端安卓手机三分之一的市场，全球可折叠智能手机的出货量也将从2019年的不足100万部增长到2025年的1亿部。
虽然可折叠市场井喷式成长，出货量迅速攀升。但现实依旧很骨感，过去两年，折叠屏始终是边缘化产品，“屏幕易碎”、“价格昂贵”，“无法支持所有的软件APP”、“屏幕中间存在折痕”的通病成为用户诟病的统一话题。
无疑，这将对以折叠屏为代表的电子制造行业提出史无前例的高标准。
折叠屏对生产工艺要求更高
当前的折叠屏类型，可分为内折叠、外折叠、上下折和折三折四种，每种都存在不小的使用难题。核心难点在于柔性屏本身、铰链技术和适配。
所以，折叠屏相较于直面屏，工艺也发生了很多变化。
例如，在生产过程中，如果翘曲度不足，应力无法释放，会让显示效果大打折扣，甚至直接导致屏幕报废。
因此，折叠屏的制造中，需要高精度的平面度控制，以确保显示效果。
再者，折叠屏还需要进行喷砂、阳极加工等复杂的后处理过程，装配时，零件数量多、装配过程复杂，公差积累大，无不增加了制造行业的难度。
一般来说，消费类电子产品必须大量依靠人工组装的局面，但多道工序后造成成品良率较低，工厂损耗大大提高，质量检测无疑成了检验折叠屏良率的重要一环！
手机屏幕是决定手机外观质量的主要部件，如今不仅仅是折叠屏，曲面屏、刘海屏、打孔屏成为手机屏幕的主流，层出不穷的创新给手机玻璃的质量控制再来了诸多挑战。
在手机屏幕玻璃的生产过程中，会出现抛光痕、过抛、凹点、白点、压伤、刀纹等诸多的问题。手机屏幕缺陷种类较多且复杂，传统的人工检测依靠人眼来进行检测识别，质检员需要在强光下通过不同的光线和视觉角度，捕捉玻璃的各类缺陷。
这种方法局限性高，不能满足大批量快节拍生产，而且长时间的肉眼检测过程容易引起视觉疲劳，再加上主观认定和训练水平，已经远远无法满足生产的需要。
3C电子制造行业阻碍升级
以折叠屏手机为代表的3C行业，其显著特点就是迭代周期快、产品多样性强。因此，生产制造的工艺要求更高、更复杂。
但目前，3C制造业各厂家自动化水平参差不齐，仍普遍处于劳动密集型的生产制造和低端加工配套环节。
但随着，人们对3C产品的品质与外观的需求，以及市场竞争的变化促使3C电子厂商更快速地响应市场变化以及产品更新。
实现产业自动化升级，降低人均成本，提高生产效率这对不仅对自动化设备厂商提出了更多要求，同时也拉动了深度学习在工业检测上的市场需求，这也是工业机器智能化发展是大势所趋。
机器视觉
打开3C行业新“视界”
3C行业自动化改造的趋势是采用智能化系统和设备，来实现产线的全自动无人值守、自动化流水线，机器视觉与深度学习的结合，将起到至关重要的作用。
目前，3C行业的自动化检测市场空间巨大，产品的更新换代和改造升级，为了能够提升生产效率，实现高效、准确、快速的检查品质，大部分工厂均采用了机器视觉技术。
不同特征的产品可按以下方法进行检查：
1）以产品结构特征为基础进行检查。通过机器视觉来检查3c产品生产线上如结构缺失，精冲漏冲检测等的情况。检查时，先利用合格产品创建一个模板，在被检查产品与标准产品的图像成像面积进行比较，正确判断 3C产品结构以及外形形状。
2）以产品表面外观品质特征为基础进行检查。对于产品表面出现的磨损、裂纹、划痕、凹陷等，采用机器视觉进行检查，最终可以分级或者判断产品品质，做出相应措施。
3）以产品空间特征为基础进行检查。在制造业中，对产品尺寸的检查通常是以产品是否具有正确形状或者在容许范围内进行。该检查方法主要涉及如圆度、方向、位置、形状等被检产品2维或3维几何特性，也可以说是检查其空间特征。
矩视低代码开发平台
市场案例应用
1
手机镜头
机器视觉系统提高手机镜头组件检测效率
2
遥控器键盘检测
用机器视觉高效检测遥控器键盘装配
3
fpc板划痕检测
基于AI算法精准检测fpc板划痕缺陷
点击下方链接，查看场景应用案例：
01 |
02 |
03 |
04 |
