전자 부품

스마트폰 보이스 코일 스폿 용접 검사

출력 접촉 패드에 올바른 리드인 와이어가 용접되었는지 확인

Smartphone voice coil spot weld inspection fail examples

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스마트폰의 보이스 코일은 스피커 다이아프램을 진동시켜 소리를 만드는 요소입니다. 이 코일은 테르밋 압력 용접 방식으로 출력 접촉 패드에 연결된 2개의 연성 리드인 와이어에서 나오는 전기 신호에 반응합니다. 이 리드인 와이어는 얇기 때문에 양품 용접에서 오차 범위가 극히 작습니다.

다음과 같이 여러 가지 결함이 발생할 수 있습니다.

  • 와이어 파손 또는 누락
  • 지나친 용접, 와이어 수명이 단축될 수 있음
  • 용접 부족, 접촉부가 약해져 분리될 수 있음
  • 용접 누락, 와이어가 올바른 위치에 있지만 연결되지 않음
  • 잘못된 연결, 와이어가 출력 접촉 패드에서 잘못된 위치에 연결됨

용접이 지나치거나 부족한 연결부는 전기 검사를 통과하지만, 현장에서 사용할 때 조기에 실패할 수 있습니다. 비전 검사는 보다 안정적으로 그러한 결함을 감지할 수 있습니다.

가능한 용접 문제의 범위가 넓기 때문에 기존의 머신 비전으로 모든 결함을 찾도록 프로그램하기가 매우 어렵습니다. 와이어 및 용접이 보이는 배경이 각기 다르고, 출력 접촉 패드에 텍스처가 존재하기 때문에 이미지의 복잡성이 한층 더해집니다. 접촉 패드의 로트마다 모양이 다르므로 배경이 바뀌며, 이는 갑작스런 정확도 저하로 이어집니다.

또한 양호한 스폿 용접의 모양, 컬러, 텍스처, 기타 특징이 매우 다를 수 있습니다. 이처럼 폭넓은 허용 가능한 용접을 식별하기 위해 기존의 규칙 기반 머신 비전을 사용할 경우, 거짓 양품의 비율이 높아져 결국에는 수작업 검사가 필요하게 됩니다.

코그넥스 딥러닝의 결함 감지는 SIM 카드 연결부의 불량을 감지하는데 적합합니다. 결함 감지 툴은 결함이 없는 SIM 카드의 이미지 세트를 비롯해서 결함이 있는 SIM 카드 이미지 세트에서 트레이닝합니다. 트레이닝한 후에는 커넥터에 존재하는 광범위한 결함을 정확히 감지하면서, 기능에는 영향을 주지 않고 순전히 외관상의 마크는 합격 판정을 내립니다.

기존의 머신 비전은 고정 위치에서 발생하는 제한된 수의 결함 유형만을 감지할 수 있지만, 딥러닝 결함 감지 툴은 검사 대상 아이템의 위치에 상관없이 광범위한 종류의 결함을 정의하고 찾아냅니다. 결함 감지 툴의 기능 덕분에 필요한 비전 검사 스테이션 수를 줄일 수 있어 테스트 비용을 절감하는 동시에 높은 수준의 정확한 결함 감지를 달성할 수 있습니다.

 

스마트폰 보이스 코일 스폿 용접 검사 합격/불합격의 예

 

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