EV-Battery-Banner

電気自動車

スターターアセンブリ溶接検査

ディープラーニング ソリューションでヘアピン/リードピン溶接を評価

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

関連製品

In-Sight D900

In-Sight D900

ディープラーニング採用 In-Sight ViDi 画像処理ソフトウェア搭載

VisionPro ViDi Product Tile

VisionPro Deep Learning

ディープラーニング採用の工業用画像解析向けグラフィカルプログラミング環境

その形状からヘアピンと呼ばれるバー巻き銅ピンは、多くの電気モーターでステータのワイヤー巻線の代わりに使用されてきます。ワイヤーよりも剛性が高く、方向をより正確に制御できるため、効率が高く、予測しやすい効率が得られます。ヘアピン(リードピン)は、ステータのスロットに搭載され、溶接して 1つの撚線導体になります。溶接は、混入や気孔が生じ、電気抵抗を増加させるだけでなく、機械的強度を低下させることがあります。より重大な欠陥があれば、回路が破壊され、ステータ全体が機能しなくなる可能性があります。

溶接部には、性能に影響を与えない表面的な欠陥と、表面では見えない性能低下につながる欠陥までさまざまなばらつきがあります。溶接量が多すぎたり少なすぎたりすると、ヒューズが不十分になったり、亀裂などの原因となったりします。ヘアピン溶接検査では、考えられるすべての欠陥を検出する必要があります。

製品見積り

溶接分析のための画像の取得には、幅広い種類のカメラが使用できます。溶接量を測定するには、三次元カメラが必要ですが、その他すべての欠陥検出は、二次元カメラの画像で処理開始前にスポット溶接の正しい位置を確認できます。

コグネックスのディープラーニングを採用した欠陥検出および識別ツールは、正しい溶接の画像とさまざまな欠陥溶接の画像を一式登録することにより、欠陥を分類して検出します。

注目のコグネックス製品

製品のサポートやトレーニングなどの詳細を見る

マイコグネックスに参加

お気軽にお問合せください

Cognex は世界中でお客様のビジョンと工業用バーコドリーダのあらゆるニーズをサポートしています。

お問合わせ
Loading...