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Verificação de Inserção da Pré-montagem

Detecte interferências de componentes, componentes desalinhados e incompatíveis, furos e fixadores

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É comum que materiais estranhos caiam na área da carcaça de um módulo próximo antes da montagem do dispositivo. Estes materiais estranhos, tais como parafusos soltos, podem cair no dispositivo a partir de um módulo vizinho. Estes detritos são tipicamente pequenos e de várias cores, tornando a detecção extremamente difícil usando uma câmera de escala de cinza tradicional. Além disso, rebarbas ou aletas (material extra nas bordas das peças de plástico moldado) podem ser negligenciadas no processo de moldagem e enviados para produção onde podem causar obstrução durante o processo de montagem.

O uso da visão 3D (que opera independentemente da cor) para verificar a inserção da pré-montagem garante que as áreas de montagem do módulo estejam livres de detritos, parafusos (até 1mm ou menor) e rebarbas que podem causar interrupção durante a montagem.

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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