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Ispezione di connettori USB

Assicurarsi che le connessioni USB-C siano funzionali

Mini USB connector inspection

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I connettori USB di tipo C stanno sostituendo vari tipi di USB esistenti e altri connettori per l'alimentazione e il trasferimento dei dati. Sono piccoli e devono essere prodotti secondo rigide specifiche. I connettori USB-C possono gestire una potenza molto più elevata rispetto ai precedenti modelli USB, ma sono anche più piccoli, con pareti più sottili, caratteristica questa che li rende più facili al danneggiamento durante la produzione e aumenta il rischio di problemi elettrici e persino di incendio se sono difettosi.

Prima che il connettore sia attaccato al cavo da un supporto stampato, si devono esaminare tutti i suoi lati alla ricerca di difetti, per un totale di sette lati, compreso l'interno. I possibili difetti includono graffi, ammaccature, deformazioni in vari punti, polvere, graffi all'interno e colla in eccesso. Molti di questi difetti sono difficili da individuare alle velocità e volumi necessari per l'ispezione. Anche piccoli difetti sul connettore possono influenzare la qualità della connessione elettrica, il grado con cui il connettore è tenuto saldamente nella presa e quanto è facile da rimuovere. Questi connettori USB devono durare per tutta la vita del telefono.

L'attuale procedura di rilevamento dei difetti coinvolge l’ispezione umana che utilizza microscopi o tradizionali macchine AOI di visione artificiale basata su regole in cui gli operatori visualizzano le immagini su un monitor.

Prezzi

Una combinazione di strumenti di rilevamento e classificazione dei difetti con Deep Learning di Cognex può migliorare notevolmente l'ispezione dei connettori USB-C. Lo strumento di rilevamento di difetti si addestra su un insieme di immagini etichettate che forniscono esempi di connettori conformi e non conformi. Dopo di ciò, rileva e segnala qualsiasi anomalia durante il passaggio di connettori con piccoli segni estetici che non influenzano il funzionamento.

Lo strumento di classificazione si allena su una molteplicità di variazioni di aspetto funzionalmente significative e su variazioni visive che non hanno un effetto funzionale. Migliora la precisione del rilevamento, fornendo anche informazioni sugli errori ricorrenti che contribuiscono a individuare potenziali problemi di prestazioni nei macchinari a monte e supportano il miglioramento continuo dell'elaborazione.

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