소비자용 전자제품

조립 전 삽입 검사

구성품 간섭, 잘못된 얼라인먼트 및 일치하지 않는 구성품, 구멍 및 고정 장치 발견

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디바이스 조립 전 주변 모듈의 하우징 부근에 종종 이물질이 떨어지기도 합니다. 느슨해진 나사와 같은 이물질이 인접 모듈에서 디바이스 안으로 떨어질 수 있습니다. 이런 이물질은 일반적으로 크기가 작고 색상이 다양하기 때문에, 기존의 그레이 스케일 카메라로는 감지하기가 지극히 어렵습니다. 뿐만 아니라 성형 공정에서 플래시나 성형된 플라스틱 부품 가장자리에 있는 핀을 간과한 채 생산 단계로 전달해 조립 공정 중 방해가 될 수 있습니다.

조립 전 삽입 검사에 색상과 관계 없이 작동되는 3D 비전을 사용함으로써 모듈 장착 영역에 조립에 지장을 줄 수 있는 이물질, 1mm 이하의 나사, 플래시 등을 제거할 수 있습니다.

Cognex Deep Learning allows the manufacturer to check the battery’s integrity before the phone undergoes final assembly, and to differentiate between cosmetic and functional anomalies. Using the defect detection tool in supervised mode, an engineer can train the software on “good” images as well as “bad” images with labeled defects. From these images, the tool learns the battery’s normal appearance, including natural acceptable variations. Parameters can continually be adjusted during the training phase and validation period until the trained model correctly detects and segments all images with functional anomalies. Once deployed, the defect detection tool identifies and rejects batteries with defects

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