アセンブリ前の挿入チェックとバッテリモジュールの外観検査

携帯電話を最終的に組み立てる前にバッテリーの完全性を確認する

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アセンブリ前の挿入チェックでは、カバーを取り付ける前に、電話機の内容に欠陥がないかどうかを検査します。バッテリーをケースに取り付けるときに損傷する可能性があります。携帯電話の組み立ては複雑で、背景が複雑なため、バッテリーの位置を特定して検査することは簡単ではありません。ディープラーニングを採用しているビジョンソフトウェアは、バッテリーの金属表面上の欠陥の自動検出と評価を簡素化します。

Cognex Deep Learning は、電話機が最終的な組み立てられる前にバッテリーの完全性をチェックし、外観と機能的な異常を区別することができます。教師ありモードで欠陥検出ツールを使用すると、エンジニアは「OK」画像とラベル付き欠陥の「NG」画像をソフトウェアに登録できます。これらの画像を使用して、ツールは、自然な許容可能なバリエーションを含む、バッテリーの正常な外観を学習します。トレーニング段階とバリデーション段階では、トレーニングされたモデルが機能的異常のあるすべての画像を正しく検出し、分類できるまでパラメータを継続的に調整することができます。一度展開されると、欠陥検出ツールは、欠陥のあるバッテリーを識別し、拒否します。