Electrónica

Inspección de conector USB

Asegurar que las conexiones USB-C funcionen

Mini USB connector inspection

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Los conectores USB tipo C están reemplazando los distintos tipos de USB existentes (y a otros conectores) para la carga y la transferencia de datos. Son pequeños y deben fabricarse según ciertas estrictas especificaciones. Los conectores USB-C pueden manejar más potencia que los modelos USB previos, pero también son más pequeños con bordes más finos, lo que los hace más susceptibles a daños durante la fabricación y aumenta el riesgo de problemas eléctricos —e incluso incendios— si existen defectos.

Antes de unir el conector al cable mediante un soporte moldeado, se deben buscar defectos en todos los lados, que son siete, e incluso en el interior. Los defectos posibles incluyen rayones, abolladuras, deformaciones en distintos lugares, polvo, rayones internos y exceso de pegamento. Muchos de estos defectos son difíciles de detectar en las velocidades y volúmenes necesarios para la inspección. Incluso defectos pequeños en el conector pueden afectar la calidad de la conexión eléctrica, el ajuste del conector en el contacto y la facilidad para volver a retirarlo. Estos conectores USB deben durar toda la vida útil del teléfono.

El procedimiento de detección de defectos actual incluye inspectores humanos que utilizan microscopios o máquinas de AOI basadas en visión artificial basadas en reglas tradicionales donde los operarios ven las imágenes obtenidas en un monitor.

Combinar las herramientas de detección de defectos y clasificación de Cognex Deep Learning puede mejorar significativamente la inspección de conectores USB-C. La herramienta de detección de defectos se entrena con un conjunto de imágenes etiquetadas que ejemplifican conectores buenos y malos. A continuación, detecta y marca las anomalías mientras aprueba los conectores con marcas estéticas menores que no afectan la funcionalidad.

La herramienta de clasificación se entrena en una diversidad de variaciones funcionalmente significativas en apariencia y en variaciones visuales que no tienen efecto funcional. Mejora la precisión de la detección y proporciona información sobre errores recurrentes que ayuda a identificar posibles problemas de rendimiento de la maquinaria en sentido ascendente y respalda la mejora continua del proceso.

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