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전기차

스테이터 조립 용접 검사

딥러닝 솔루션을 통한 헤어핀 및 리드핀 평가

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

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모양 때문에 헤어핀이라고도 불리는 구리선이 감긴 막대형 핀은 많은 전기차 스테이터에서 권선을 대체하고 있습니다. 와이어보다 단단하고 잘 구부러지지 않아 방향을 보다 더 정밀하게 조절할 수 있어 훨씬 더 효율적이고 예측 가능합니다. 헤어핀 또는 리드핀은 스테이터의 슬롯에 장착되고 함께 용접되어 하나의 단일 트위스트 도체가 됩니다. 용접 시엔 불필요한 물질이 포함되거나 공극이 발생할 수 있고, 이는 전기 저항의 증가를 비롯하여 기계적 강도의 저하를 가져옵니다. 이보다 더 큰 결함은 회로의 끊어짐을 유발하거나 전체 스테이터가 작동을 멈출 수 있습니다.

용접은 그 종류가 다양해 성능에는 영향을 주지 않는 외관상의 결함이 있고, 반대로 외관상 거의 보이지 않지만 성능을 저하시키는 결함도 존재합니다. 용접이 너무 과하거나 부족할 수도 있고, 부적절하게 용접되거나 균열의 징후가 나타날 수 있습니다. 헤어핀 용접 검사 시 가능한 모든 결함을 감지할 수 있어야 합니다.

용접 분석을 위한 영상 촬영에 다양한 종류의 카메라가 사용될 수 있습니다. 용접 부피 측정을 위해 3D 카메라가 필요할 수 있지만, 2D 카메라만으로도 다른 모든 결함 감지를 위한 이미지 촬영이 가능해 공정 시작 전 스폿 용접기를 적절하게 배치할 수 있습니다.

코그넥스 딥러닝의 결함 감지 및 분류 툴은 적은 수의 양호한 용접 이미지 세트와 대량의 결함 있는 용접 이미지 세트를 트레이닝하여 결함을 분류하고 감지합니다.

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