Prüfung von Gummidichtungen aus spritzgegossenem Flüssigkautschuk (LIM)
Kleine Fehler in flexiblen wasserfesten Dichtungen, die in Smartphones zum Einsatz kommen, erkennen

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Ausgestattet mit der In-Sight ViDi Deep-Learning-basierten Bildverarbeitungssoftware

Grafische Programmierumgebung für Deep Learning-basierte industrielle Bildanalyse
Flexible Dichtungen aus spritzgegossenem flüssigen (LIM) Silikongummi werden in vielen Bereichen eines Smartphones verwendet, um empfindliche elektronische Bauteile vor Wasser zu schützen. Beispiele hierfür sind umlaufende Dichtungen rund um den Rand des Telefons zur Abdichtung von Vorder- und Rückseite, Displaydichtungen und Gummidichtungen, die unter dem Lautsprechergitter und um die Ladeanschlüsse herum verwendet werden. Da ein Defekt an irgendeiner Stelle der Dichtung die Abdichtung beeinträchtigen würde, müssen Fremdkörpereinschlüsse, Druckschäden, überschüssiger Kleber oder andere Fehler vor der Endmontage erkannt werden.
Die Prüfung umfasst den Einsatz mehrerer Kameras für eine 360-Grad-Gesamtansicht der Dichtungsseiten. In der Seitenansicht ist die Dichtung ein schmaler Streifen vor einem komplexen, störenden Hintergrund. Herkömmliche industrielle Bildverarbeitung ist nicht in der Lage, alle möglichen Defekte zu erkennen und gleichzeitig natürliche Abweichungen im flexiblen Material als zulässiges Produkt weiterzuleiten.
Die Deep-Learning-Defekterkennung von Cognex wird anhand eines Bildsatzes mit der gesamten Bandbreite guter Silikongummidichtungen und eines Bildsatzes mit hervorgehobenen fehlerhaften Dichtungen trainiert. Das Aussehen der flexiblen Dichtung kann auch variieren, wenn sie zusammengepresst wird, ohne dass die Abdichtung beeinträchtigt wird. Das Defekterkennungstool hat keine Schwierigkeiten mit Schwankungen von fehlerfreien Teilen und kann diese als zulässig weiterleiten, während es Abweichungen erkennt, die funktionelle Folgen haben.