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Veicoli elettrici

Ispezione della saldatura dell’assemblaggio dello statore

Valutazione di saldature a forcina tramite soluzioni di deep learning

Cognex deep learning inspects the hairpins created from stator winding coils and identifies any potential defects

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Pin di rame avvolti a barra, chiamati “forcine” in ragione della loro forma, hanno sostituito gli avvolgimenti a filo nello statore di numerosi motori elettrici. Sono più rigidi rispetto al filo e di conseguenza il loro orientamento può essere controllato in maniera più precisa, determinando un’efficienza superiore e maggiormente prevedibile. Le forcine vengono caricate in slot presenti sullo statore e saldate insieme in maniera da diventare un unico conduttore intrecciato. La saldatura può introdurre inclusioni e porosità, aumentando la resistenza elettrica nonché riducendo la resistenza meccanica. Difetti più significativi possono rompere il circuito e fare sì che l’intero statore non funzioni.

Le saldature presentano una notevole variazione, tanto in termini di difetti estetici che non incidono sulle prestazioni quanto in termini di difetti che riducono invece queste ultime e presentano pochi segni evidenti. Le saldature possono avere un volume eccessivo o troppo scarso, essere fuse in modo incorretto o presentare segni di crepe. L’ispezione delle saldature delle forcine deve individuare tutti i possibili difetti.

Per acquisire le immagini delle saldature per fini di analisi si possono utilizzare diverse telecamere. Sebbene possa essere necessaria una telecamera 3D per misurare il volume delle saldature, una telecamera 2D può fornire le immagini per il rilevamento di tutti gli altri difetti e garantire un posizionamento adeguato della saldatrice a punti prima dell'avvio del processo.

Gli strumenti di rilevamento di difetti e classificazione del Deep Learning di Cognex sono addestrati utilizzando una piccola serie di immagini di saldature conformi e un’ampia varietà di saldature difettose in maniera da saper classificare e rilevare i difetti.

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