Inspección de soldadura de condensadores
Detecte defectos de soldadura con aprendizaje profundo
Productos relacionados
Impulsado por el software para visión basado en el Deep Learning In-Sight ViDi
Entorno de programación gráfica para análisis de imágenes industriales basado en el Deep Learning
Los condensadores son componentes electrónicos esenciales que están soldados a inversores, cargadores y otros circuitos en vehículos eléctricos (EV). También pueden estar interconectados a supercondensadores o ultracondensadores. La baja resistencia y la alta capacidad de carga de corriente de estas conexiones eléctricas soldadas son esenciales para el funcionamiento de los EV. La eficiencia del vehículo se verá afectada si una conexión a un condensador es débil y tiene una conducción deficiente. Si una conexión decisiva se interrumpe por completo, puede provocar un fallo grave. En caso de que esa conexión interrumpida se encuentre en algún lugar como la batería auxiliar, es posible que el vehículo quede totalmente desactivado y requiera su reparación.
Las conexiones creadas mediante soldadura pueden variar considerablemente de apariencia sin que afecte al funcionamiento, mientras que las conexiones inaceptables pueden parecerse visualmente a las funcionales. Dadas las consecuencias de los problemas de conectividad, las piezas soldadas con defectos sospechosos deben retirarse con frecuencia y someterse a rayos X para comprobar sus conexiones, con todo el gasto y retraso que ello conlleva.
Las herramientas de aprendizaje profundo de Cognex para la detección y clasificación de defectos entrenan en un amplio abanico de variaciones de conexiones de soldadura correctas y defectuosas y aprenden a clasificar y distinguir con precisión imperfecciones funcionales de las puramente estéticas. El uso de un enfoque basado en ejemplos, en lugar de la visión artificial tradicional basada en reglas, permite reducir el tiempo de desarrollo de aplicaciones.
