Inspección de conector tarjeta a tarjeta

Asegurar que las conexiones BTB entre PCB sean funcionales

BTB connector inspection pass and fail examples

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Los conectores tarjeta a tarjeta (BTB) proporcionan conexiones de señal entre dos tarjetas de circuitos impresos (PCB) sin utilizar un cable, lo que ahorra espacio en configuraciones ajustadas. Los conectores BTB tienen clavijas de un lado y conectores en el otro que deben coincidir con las terminales correspondientes en la PCB. Cada uno cuenta con una base de plástico moldeado que contiene muchos contactos metálicos.

Los conectores BRB con elementos dañados o contaminantes pueden aprobar las pruebas eléctricas y enviarse como aceptables. Estas piezas a menudo no son confiables en su uso y causar fallas intermitentes que son difíciles de detectar en el campo. La inspección visual es más confiable y detecta este tipo de defectos menores.

La base moldeada puede sufrir de diferentes defectos, que incluyen quemaduras, tomas cortas, polvo, rayones, deformaciones y partículas extrañas, al igual que clavijas o contactos mal colocados, doblados o faltantes. Muchos de estos defectos son difíciles de detectar para el ojo humano a las altas velocidades y los volúmenes necesarios para la inspección.

Las inspecciones manuales son buenas para detectar grietas o defectos de moldeado en estos conectores, pero solo pueden controlar una muestra de las piezas a la velocidad necesaria. El procedimiento estándar de inspección es la inspección óptica automatizada (AOI), con herramientas de visión tradicionales basadas en reglas, para inspeccionar cada conector, seguida de una inspección humana de una muestra de los conectores.

Las máquinas de AOI pueden tener una alta tasa de falsos positivos o sobrecarga, mientras que la inspección manual tiene una baja tasa de rendimiento, incluso para la muestra relativamente pequeña a inspeccionar.

Cognex Deep Learning aumenta el volumen y la precisión, lo que ayuda a cumplir con las demandas del mercado. La herramienta de detección de defectos de Cognex Deep Learning se entrena con un conjunto de imágenes etiquetadas de conexiones BTB buenas y malas. A continuación, detecta y marca las anomalías en cualquier parte del conector, asegurando que solo conectores sin defectos pasen al montaje de la tarjeta.

Las inspecciones de conector BTB necesitan manejar variaciones impredecibles y Cognex Deep Learning dentro de la máquina de AOI puede identificarlas con mayor rapidez y precisión. En comparación a la visión artificial basada en reglas tradicional, el Deep Learning puede mantener inspecciones a alta velocidad incluso con requisitos rigurosos de rendimiento.

Esto quiere decir que todos los productos pueden pasar por la máquina de AOI para su inspección, sin necesidad de que inspectores humanos analicen una muestra estadística. La velocidad de la inspección basada en AOI es el doble que la de un inspector humano y la tasa de precisión elimina la necesidad de la mayoría de los inspectores humanos.

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