エレクトロニクス

スマートフォンのボイスコイルスポット溶接検査

リードインワイヤを出力導体パッドに正しく溶接

Smartphone voice coil spot weld inspection fail examples

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スマートフォンのボイスコイルは、スピーカーの振動板を振動させて音を出すものです。これは、テルミット圧接で出力導体パッドに接続された2つの柔軟なリードインワイヤから来る電気信号に応答します。リードインワイヤは細いため、良好な溶接部の誤差のマージンは非常に小さくなります。

考えられる欠陥:

  • ワイヤの破損や欠損
  • はんだの盛り過ぎ(ワイヤの寿命を短くする)
  • はんだ不足(接続が弱く断線を引き起こす)
  • 溶接ミス(ワイヤの位置は正しいが接続されていない)
  • 接続ミス(出力導体パット上のワイヤの位置が正しくない)

はんだの量が多すぎる、あるいは少なすぎると電気検査を通過しても現場で使用中に故障する可能性があります。目視検査は、このような欠陥をより確実に検出することができます。

溶接の問題が発生する可能性が広いため、従来のマシンビジョンをプログラムしてすべてを見つけることは非常に困難です。ワイヤが溶接される背景はさまざまで、出力導体パッドも質感があるため、画像の複雑さが増します。導体パッドのロットが異なると、見た目も違うように見えるため、背景が変わり、精度の急激な低下につながります。

さらに、良好なスポット溶接でも、形状、色、質感、およびその他の特徴が大きく異なる場合があります。従来のルールベースのマシンビジョンを使用して、この幅広い許容可能な溶接を特定すると、誤検出の割合が高まり、手動で検査する必要があります。

Cognex Deep Learning の欠陥検出は、SIM カード接続の異常を検出するのに最適です。欠陥検出ツールは、欠陥のない SIM カードの画像のみでなく、欠陥のある SIM カードの画像も登録します。登録が終わると、機能に影響を与えない純粋な外観のマークを通過させ、幅広いコネクタの欠陥のみを正確に検出します。

従来のマシンビジョンでは、固定位置で発生する限られた数の欠陥タイプしか検出できませんが、ディープラーニングの欠陥検出ツールは、検査対象の項目のどこにあるかにかかわらず、さまざまな種類の欠陥を定義および検出します。欠陥検出ツールの機能により、正確な欠陥検出を高レベルに保ちながら、検査コストを削減するために必要なビジョン検査ステーションの数を減らすことが可能です。

 

スマートフォンのボイスコイルスポット溶接検査の良い例と悪い例

 

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