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Elektro-Konsumgüter

Einlegeprüfung bei der Vormontage

Störungen bei den Komponenten, falsch ausgerichtete und falsch angepasste Komponenten, Löcher und Befestigungen aufdecken

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Fremdmaterialien fallen vor der Gerätemontage oftmals in den umliegenden Gehäusebereich um das Modul. Diese Fremdmaterialien wie lose Schrauben können von einem angrenzenden Modul in das Gerät fallen. Diese Teilchen sind normalerweise klein und in verschiedenen Farben. Dadurch sind sie mit einer klassischen Graustufenkamera extrem schwierig aufzuspüren. Ferner können ein Schmiedegrat oder Lamellen (Materialüberschuss auf den Kanten der gegossenen Kunststoffteile) während des Verarbeitungsprozesses übersehen und in die Produktion weitergeleitet werden und somit bei der Montage Behinderungen verursachen.

Die Verwendung von 3D-Bildverarbeitung (die farbunabhängig agiert) für die Einlegeprüfung während der Vormontage garantiert, dass der Bereich der Modulmontage frei von Abfallstoffen, Schrauben (bis unter 1 mm), und Schmiedegrat ist, die während der Montage Behinderungen verursachen können.

Cognex Deep Learning allows the manufacturer to check the battery’s integrity before the phone undergoes final assembly, and to differentiate between cosmetic and functional anomalies. Using the defect detection tool in supervised mode, an engineer can train the software on “good” images as well as “bad” images with labeled defects. From these images, the tool learns the battery’s normal appearance, including natural acceptable variations. Parameters can continually be adjusted during the training phase and validation period until the trained model correctly detects and segments all images with functional anomalies. Once deployed, the defect detection tool identifies and rejects batteries with defects

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