Électronique

Inspection des connecteurs de carte SIM

Détectez les défauts des connecteurs de carte SIM sur des surfaces difficiles

SIM card connector cosmetic inspection fail example

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Un support de carte SIM est un plateau peu profond doté de six ou huit contacts qui permet d’insérer ou de retirer facilement une carte SIM (module d’identification de l’abonné) tout en maintenant solidement la carte pendant son utilisation. Ces supports sont utilisés dans de nombreuses applications mobiles.

La surface d’un support de carte SIM peut présenter un large éventail de défauts, notamment des rayures, des bosses et des déformations. Ces défauts sont difficiles à détecter et à identifier, car la surface est souvent noire ou de couleur foncée..

La détection de ces défauts est une tâche complexe pour la vision industrielle classique et nécessite souvent un certain nombre de machines d’inspection optique automatique (AOI) pour parvenir à une capacité de détection, ne serait-ce que limitée. Même avec plusieurs machines AOI, seul un nombre limité de défauts peut être programmé.

L’outil de détection des défauts de Cognex Deep Learning est idéal pour détecter les anomalies sur les connexions de carte SIM. Il s’entraîne sur un ensemble d’images de cartes SIM exemptes de défauts ainsi que sur un ensemble d’images de cartes SIM défectueuses. Une fois entraîné, l’outil détecte de façon précise un large éventail de défauts sur les connecteurs tout en ignorant les marques purement esthétiques qui ne nuisent pas au fonctionnement.

La vision industrielle classique ne parvient qu’à détecter un nombre limité de types de défauts dans une position fixe. À l’inverse, l’outil de détection des défauts basé sur le Deep Learning détecte de nombreux défauts, quel que soit leur emplacement sur l’élément inspecté. Grâce aux capacités de l’outil de détection des défauts, il est possible de réduire le nombre de postes d’inspection par vision nécessaires, ce qui permet de diminuer les coûts et d’améliorer la précision de détection des défauts.

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