Verificación de defectos en lengüeta de batería
Controle las lengüetas de la batería y sus conexiones en busca de defectos

Productos relacionados

Impulsado por el software para visión basado en el Deep Learning In-Sight ViDi

A breakthrough in complex inspection, part location, classification, and OCR
Los electrodos de las baterías de bolsa se conectan a circuitos externos mediante lengüetas metálicas. Estas lengüetas de láminas metálicas están hechas de una variedad de metales, son delgadas y suaves, y pueden dañarse fácilmente. Los defectos comunes incluyen rayones, golpes, orificios y polvo. Las lengüetas dañadas disminuyen o impiden la conectividad, por lo que deben no presentar defectos antes de soldarse a los electrodos.
Sin embargo, los errores de soldadura también causan defectos como quemaduras, golpes y puntos faltantes. Malas soldaduras causan que la conectividad sea baja o nula, y disminuye el rendimiento.
Para identificar defectos de lengüeta y soldaduras de lengüetas, la herramienta de detección de defectos de deep learning de Cognex se entrena con una amplia selección de lengüetas sin daños y lengüetas selladas para aprender todas las variaciones de las piezas normales, que incluyen el nivel aceptado de defectos cosméticos.
A medida que escanea las conexiones de las lengüetas de la batería, analiza y marca las lengüetas o soldaduras de lengüetas que están fuera del rango aceptable, minimizando los falsos positivos de los defectos puramente cosméticos. Hace estas distinciones más allá de las variaciones de contraste y fondo.
La herramienta de clasificación de deep learning de Cognex puede entrenarse en una variedad de defectos de soldadura de lengüeta y pestaña etiquetados, y aprender a categorizar tipos de defectos específicos, como rayones, agujeros y golpes en la lengüeta o quemaduras, golpes o falta de puntos en la soldadura. Estos defectos categorizados se pueden usar en el control del proceso más adelante para minimizar los defectos con el tiempo.