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Veículos Elétricos

Inspeção de Bobinagem do Motor Elétrico

Evite motores ineficientes detectando possíveis erros de bobinagem com soluções de deep learning

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

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Em um motor elétrico, o fio de cobre isolado é enrolado em torno de um núcleo para criar ou receber energia eletromagnética, transferindo essa energia por indução para outra bobina. Tais bobinas também são encontradas em conversores. Essas bobinas são enroladas rapidamente por uma máquina.

As bobinagens nos motores de veículos elétricos (EV) são extremamente densas. Quaisquer imprecisões na forma como foram enroladas podem ter um efeito negativo na eficiência do motor. Dado o grande número de bobinagens apertadas em um espaço estreito, até pequenos erros de bobinagem podem ser significativos, mas difíceis de identificar. O erro de bobinagem pode ser sutil e pode ocorrer em qualquer lugar entre os muitos fios visíveis.

Não há maneira eficiente de codificar um sistema de visão baseado em regras para cobrir todas as possibilidades de erro de bobinagem em qualquer lugar da bobina. A inspeção humana também não é adequada para identificar tais erros sutis em uma imagem complexa.

O Cognex Deep Learning, usando uma câmera colorida, verifica com precisão que o processo de bobinagem foi realizado sem erros. A ferramenta de detecção de defeitos aprende com um conjunto de imagens de treinamento que consistem em bobinagem livres de erros e imagens rotuladas, apresentando uma ampla variedade de sobreposições, posicionamentos incorretos, cruzamentos e outros possíveis erros em vários locais.

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