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Componenti elettronici

Ispezione di saldature a punti

Classifica con precisione la qualità delle saldature a punti riducendo al minimo i falsi positivi

Spot Weld Inspection

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Per garantire un collegamento elettrico stabile, i fili devono essere saldati a punto tra loro o ai terminali. La saldatura comporta la fusione di due metalli diversi per formare un collegamento stabile. È importante che la saldatura sia adeguatamente fusa, abbia un volume sufficiente ma non eccessivo, presenti una buona forma e sia posizionata correttamente. I produttori tendono ad avere numerose linee per un'ampia varietà di componenti elettronici e devono garantire che tutti i collegamenti siano sicuri.

Dato che le saldature a punti presentano una variazione elevata e non uniformità in termini di aspetto, ivi incluso in fatto di forma, posizione, colore, riflettività, struttura e segni di superficie, le ispezioni possono presentare un tasso elevato di falsi positivi, altrimenti noti come "overkill" (scarti in eccesso). Gli scarti in eccesso fanno sì che i componenti conformi vengano scartati. Le saldature conformi contrassegnate in modo errato come difettose devono essere sottoposte a un'ispezione manuale, che è estremamente lenta rispetto alle velocità della linea, e spesso si traduce comunque in difetti di saldatura identificati in modo errato.

Inoltre, i componenti variano in termini di dimensioni, colore e altre caratteristiche da un lotto all'altro. L'ampia gamma di variazioni e la difficoltà di distinguere i collegamenti buoni da quelli che non lo sono rende impraticabile l'uso della visione industriale basata su regole.

Prezzi

Gli utenti addestrano lo strumento di rilevamento dei difetti del Deep Learning di Cognex su un'ampia selezione di collegamenti correttamente saldati a punti per apprendere la variazione completa dei componenti normali. Mentre scansiona le saldature a punti, lo strumento analizza e segnala quelle che non rientrano nel campo di valori accettabile, riducendo al minimo i falsi positivi.

Lo strumento di classificazione del Deep Learning di Cognex può quindi addestrarsi su una gamma di difetti di saldatura etichettati e apprendere a classificare tipi di difetti specifici, quali una forma scarsa, uno sfiatatoio, cricche, bruciature o contaminazione superficiale. Tali difetti classificati possono essere quindi utilizzati per il controllo del processo a monte per ridurre al minimo i difetti nel tempo.

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