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Componenti elettronici

Ispezione dei connettori scheda-scheda

Assicurarsi che le connessioni BTB tra i PCB siano funzionali

BTB connector inspection pass and fail examples

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I connettori Board-to-Board (BTB) forniscono connessioni di segnale tra due circuiti stampati (PCB) senza l'uso di un cavo, il che consente di risparmiare spazio in configurazioni ristrette. I connettori BTB hanno pin da un lato e contatti dall'altro che devono corrispondere ai terminali corrispondenti sul PCB. Ognuno consiste in una base di plastica stampata che contiene molti contatti metallici.

I connettori BTB con elementi danneggiati o contaminanti possono superare i test elettrici ed essere evasi come accettabili. Queste parti sono spesso inaffidabili quando in uso e causano guasti intermittenti che sono difficili da riparare sul campo. L'ispezione visiva è più affidabile e segnala questi difetti minori.

La base stampata può presentare svariati difetti, tra cui bruciature, incompletezze, polvere, graffi, deformazioni e inclusioni estranee, così come perni o contatti mal posizionati, piegati o mancanti. Molti di questi difetti sono difficili da identificare per l'occhio umano alle alte velocità e volumi necessari per l'ispezione.

Le ispezioni manuali vanno bene per rilevare fessure o difetti di stampaggio in questi connettori, ma possono controllare solo un campione di parti alle velocità richieste. La tipica procedura d'ispezione prevede l'ispezione ottica automatizzata (AOI), con l’utilizzo di strumenti di visione tradizionali basati su regole, per ispezionare ogni connettore, seguita dall'ispezione umana di un campione dei connettori.

Le macchine AOI possono avere un alto tasso di falsi positivi, o tassi di scarti in eccesso, mentre l'ispezione manuale ha un basso tasso di produttività, anche su un campione ispezionato relativamente piccolo.

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Il Deep Learning di Cognex aumenta sia il volume sia la precisione, contribuendo alla soddisfazione delle richieste del mercato. Lo strumento di rilevamento di difetti del Deep Learning di Cognex si allena su una serie di immagini etichettate di connessioni BTB conformi e non conformi. Successivamente rileva e contrassegna in modo affidabile le anomalie in qualsiasi punto del connettore, assicurando che solo i connettori privi di difetti passino alla fase di assemblaggio della scheda.

Le ispezioni dei connettori BTB richiedono la gestione di variazioni imprevedibili e il Deep Learning di Cognex all'interno della macchina AOI può identificare più rapidamente e accuratamente queste variazioni. Rispetto alla tradizionale visione artificiale basata su regole, il deep learning è in grado di mantenere ispezioni ad alta velocità anche con rigorosi requisiti di produttività.

Ciò significa che tutti i prodotti possono passare attraverso la macchina AOI per l'ispezione, senza richiedere un campione statistico successivo da parte degli ispettori umani. La velocità di ispezione basata su AOI è doppia di quella di un’ispezione umana e i tassi di precisione eliminano la necessità della maggior parte degli ispettori umani.

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