Inspeção de Solda por Ponto

Classifique com precisão a qualidade da solda por pontos, minimizando falsos positivos

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Para garantir uma conexão elétrica firme, os fios devem ser soldados por pontos uns aos outros ou aos terminais. A soldagem envolve a fusão de dois metais diferentes para formar uma conexão firme. É importante que a solda seja adequadamente fundida, tenha um volume suficiente, mas não excessivo, tenha uma boa forma e seja posicionada corretamente. Os fabricantes tendem a ter muitas linhas para uma ampla variedade de peças de produtos eletrônicos e precisam garantir que todas as conexões estejam seguras.

Como as soldas por pontos têm uma alta variação e não uniformidade na aparência, incluindo forma, posição, cor, refletividade, textura e marcações de superfície, as inspeções podem ter uma alta taxa de falsos positivos, também conhecidos como exageros. Os exageros fazem com que peças boas sejam descartadas. Boas soldas marcadas incorretamente como defeituosas precisam passar por inspeção manual, que é extremamente lenta em comparação com as velocidades da linha e ainda resulta frequentemente em defeitos de solda identificados incorretamente.

As peças também variam em tamanho, cor e outras características de um lote para outro. A ampla faixa de variação e a dificuldade em distinguir boas conexões das más tornam os sistemas de visão baseado em regras impraticável.

Os usuários configuram a ferramenta de detecção de defeitos do Cognex Deep Learning em uma ampla seleção de conexões soldadas por pontos para aprender a variação completa das peças normais. Conforme a ferramenta verifica as soldas por pontos, ela analisa e sinaliza qualquer uma que esteja fora da variedade aceitável, enquanto minimiza os falsos positivos.

A ferramenta de classificação do Cognex Deep Learning pode, então, ser configurada em uma variedade de defeitos de soldagem rotulados e aprender a categorizar tipos de defeitos específicos, como forma ruim, porosidade, rachadura, queimadura ou contaminação da superfície. Esses defeitos categorizados podem então ser usados para controle de processo a montante para minimizar defeitos ao longo do tempo.

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