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전기차

전기 모터 권선 검사

딥러닝 솔루션으로 잠재적인 권선 오류를 감지하여 비효율적인 모터를 방지

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

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전기 모터에서는 전자기 에너지를 생성하거나 받기 위해 코어 둘레에 절연된 구리선을 감아 유도된 에너지를 다른 코일로 전달시킵니다. 이러한 코일은 컨버터에서도 찾아볼 수 있습니다. 이들 코일은 기계를 이용해 빠르게 감깁니다.

전기차(EV) 모터의 권선은 굉장히 빽빽하게 감겨 있습니다. 이 권선이 잘못 감기면 모터의 효율에 부정적인 영향을 줄 수 있습니다. 엄청난 수의 권선이 좁은 공간 안에 들어차기 때문에 사소한 권선 오류만으로도 여파가 클 수 있지만, 이 오류를 식별하기는 어렵습니다. 권선 오류는 감지하기 힘들 수 있고, 눈으로 보이는 수많은 와이어 중 어느 부분에서나 발생할 수 있습니다.

룰 베이스 머신비전 시스템으로는 코일의 어느 부분에서나 발생 가능한 모든 권선 오류를 효율적으로 코딩할 수 있는 방법은 없습니다. 복잡한 이미지에서 감지하기 힘든 오류를 식별하는 작업이기에, 사람이 직접 검사하는 것도 적합하지 않습니다.

컬러 카메라를 사용한 코그넥스 딥러닝은 권선 프로세스가 오류 없이 구현되었는지를 정확히 확인합니다. 결함 감지 툴은 오류 없는 권선을 비롯해 중첩, 잘못된 배치, 교차 및 그 밖의 여러 위치에서 발생 가능한 오류를 포함한 광범위한 라벨 이미지로 구성된 일련의 트레이닝 이미지를 학습합니다.

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