Inspección cosmética de pilas de botón
Detecte una amplia variedad de defectos de soldadura y cosméticos en baterías
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Impulsado por el software para visión basado en el Deep Learning In-Sight ViDi
A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR
Las pilas de botón y las cilíndricas se sellan al soldar una tapa sobre una carcasa que contiene electrodos y electrolitos. Normalmente se utiliza un método de baja temperatura, como el láser o la soldadura resistiva, para evitar daños en el contenido de la batería, pero requiere precisión para garantizar que el sello de la tapa esté asegurado. Hay poco margen para los errores. Los defectos pueden causar pérdida de electrolitos y menor rendimiento.
Los defectos de soldadura pueden presentarse en cualquier lugar del perímetro y varían en su apariencia. En cualquier lugar de la batería pueden aparecer abolladuras, rayones u otros defectos. Los defectos de soldadura y cosméticos pueden ser difíciles de detectar en la superficie reflectante de la batería de un celular. Todo esto hace que sea difícil para la visión artificial tradicional detectar con precisión la amplia variedad de defectos posibles en las baterías de botón.
Asimismo, como estas baterías se producen en grandes cantidades y los defectos son pequeños y difíciles de detectar, presentan un desafío similar para la inspección manual.
Para identificar defectos de soldadura en baterías, la herramienta de detección de defectos de deep learning de Cognex se entrena con una amplia selección de baterías selladas para aprender todas las variaciones de las piezas normales, que incluyen el nivel aceptado de defectos cosméticos. A medida que escanea las tapas de batería, analiza y marca los que están fuera del rango aceptable, minimizando los falsos positivos de los defectos puramente cosméticos.
