Électronique

Inspection des connecteurs carte à carte

Vérifiez que les connexions BTB entre les cartes de circuit imprimé sont fonctionnelles

BTB connector inspection pass and fail examples

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Les connecteurs carte à carte (BTB) assurent la transmission de signal entre deux cartes de circuit imprimé sans nécessiter de câble, ce qui permet de gagner de la place dans les espaces restreints. Les connecteurs BTB sont pourvus de broches sur un côté et de contacts sur l’autre, qui doivent correspondre aux terminaisons présentes sur la carte de circuit imprimé. Chacun d’eux est composé d’un socle en plastique moulé qui comporte de nombreux contacts métalliques.

Les connecteurs BTB avec des éléments endommagés ou des contaminants peuvent réussir les tests électriques et être définis comme acceptables. Ces pièces sont souvent peu fiables lors de leur utilisation et entraînent des défauts intermittents difficiles à résoudre sur le terrain. L’inspection visuelle s’avère plus fiable et met en évidence ces défauts mineurs.

Le socle moulé peut présenter de nombreux défauts, notamment des brûlures, des moulages courts, de la poussière, des rayures, une déformation ainsi que des inclusions de corps étrangers. Les broches et les contacts peuvent quant à eux être mal positionnés, pliés ou manquants. Une grande partie de ces défauts est difficile à identifier par l’œil humain en raison des vitesses élevées et des volumes à inspecter.

Les inspections manuelles sont un bon moyen de détecter les fissures ou les défauts de moulage sur ces connecteurs, mais elles ne permettent que de vérifier un échantillon des pièces à la vitesse à laquelle elles défilent. La procédure d’inspection type consiste en une inspection optique automatique (AOI), qui utilise les outils de vision classiques basés sur les règles pour inspecter chaque connecteur, suivie d’une inspection d’un échantillon de connecteurs par un humain.

Les machines AOI peuvent avoir un taux de faux positif ou d’excès élevé, tandis que l’inspection manuelle a un taux de rendement moindre, même lorsqu’il s’agit d’échantillons relativement petits.

Cognex Deep Learning augmente le volume et la précision pour mieux répondre aux exigences du marché. L’outil de détection des défauts de Cognex Deep Learning s’entraîne sur un ensemble d’images étiquetées de connexions BTB conformes et non conformes. Il détecte et marque ensuite de façon fiable les anomalies n’importe où sur le connecteur pour garantir que seuls les connecteurs exempts de défauts passent à l’étape d’assemblage des cartes.

L’inspection des connecteurs BTB implique des variations imprévisibles. Lorsqu’il est intégré à la machine AOI, Cognex Deep Learning parvient à les identifier plus rapidement et plus précisément. Par rapport à la vision industrielle classique basée sur les règles, le Deep Learning est capable d’effectuer des inspections à grande vitesse même en cas d’exigences de rendement strictes.

Cela veut dire que tous les produits peuvent passer dans la machine AOI pour être inspectés sans que cela nécessite un échantillonnage statistique de suivi par des inspecteurs humains. La vitesse de l’inspection basée sur l’AOI est deux fois supérieure à celle d’un inspecteur humain, et le niveau de précision élimine en grande partie le besoin de faire appel à des inspecteurs humains.

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