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電気自動車

電気モーター巻線検査

ディープラーニングソリューションで潜在的な巻線エラー検出して非効率なモーターを防止

Cognex deep learning ensures winding coils are properly assembled in an electric vehicle motor

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電気モーターでは、絶縁された銅線をコアの周りに巻き付け、電磁エネルギーを作り出したり受け取ったりして、誘導によって別のコイルにエネルギーを移します。このようなコイルは、コンバータにも見られます。これらのコイルは機械によって急速に巻き付けられます。

電気自動車 (EV) モーターの巻線は非常に高密度です。巻線が適切でないと、モーターの効率に悪影響を及ぼす可能性があります。狭いスペースに膨大な数の銅線が巻き付けられているため、小さな巻き誤差でさえ重大な問題となる可能性があるものの、それを識別するのは難しい場合があります。巻き誤差は微妙であり、ワイヤーのどこで発生するかは分かりません。

製品見積り

コイル上のどこで発生するか分からないすべての巻線エラーに対応できるよう、ルールベースのマシンビジョンシステムをコーディングする効率的な方法はありません。人による検査も、複雑な画像の中でこのような微妙なエラーを特定するのに適していません。

カラーカメラを使用したコグネックスディープラーニングは、巻線プロセスがエラーなく行われたことを正確に確認します。欠陥検出ツールは、エラーのない巻線と各所でのオーバーラップ、位置の間違い、交差、その他の潜在的なエラーが捕えられたラベル付き画像を登録することで、学習します。

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