Solutions de fabrication d'appareils électroniques grand public

Vérification des insertions avant l’assemblage

Détectez les interférences entre les composants, ainsi que les composants, les trous et les fixations mal alignés et non adaptés

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Il est fréquent que des corps étrangers tombent sur la surface du boîtier d’un module environnant avant l’assemblage des appareils. Ces corps étrangers, notamment des vis desserrées, peuvent tomber d’un module environnant dans l’appareil. Ces débris sont généralement de petite taille et de différentes couleurs, rendant la détection extrêmement difficile avec une caméra à niveaux de gris classique. De plus, les bavures (matière supplémentaire sur les extrémités des pièces en plastique moulé) peuvent être omises lors du processus de moulage et envoyées en production, où elles risquent de causer des obstructions lors du processus d’assemblage.

L’utilisation de la vision 3D (qui fonctionne indépendamment de la couleur) pour la vérification des insertions avant l’assemblage garantit que les surfaces de montage de module sont exemptes de débris, vis (jusqu’à 1 mm et même moins) et bavures qui peuvent causer l’interruption du processus d’assemblage.

Cognex Deep Learning allows the manufacturer to check the battery’s integrity before the phone undergoes final assembly, and to differentiate between cosmetic and functional anomalies. Using the defect detection tool in supervised mode, an engineer can train the software on “good” images as well as “bad” images with labeled defects. From these images, the tool learns the battery’s normal appearance, including natural acceptable variations. Parameters can continually be adjusted during the training phase and validation period until the trained model correctly detects and segments all images with functional anomalies. Once deployed, the defect detection tool identifies and rejects batteries with defects

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