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電動車

定子組裝焊接檢測

使用深度學習解決方案評估髮夾式與引腳焊接處

Cognex deep learning inspects the hairpins created from stator winding coils and identifies any potential defects

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由於本身形狀而稱為髮夾的條式繞組銅質針腳,已經取代許多電動馬達定子的捲繞線圈。比金屬線更堅硬的質地,能夠更精準地控制其方向,進而使效率更高,也更可預測。髮夾 (或引腳) 在裝入定子槽後會焊接在一起,成為一個單絞導體。焊接會產生內含物和氣孔,而提高電阻以及降低機械強度。較重大的缺陷會造成電路中斷,並讓整組定子無法運轉。

焊接處的變化繁多,包括不會影響性能的塗裝缺陷,以及顯示明顯徵兆會讓性能降低的缺陷。焊接時可能會過量或體積不足、不當熔接,或顯示破損徵兆。髮夾焊接檢測必須檢測所有可能的缺陷。

取得價格

一系列相機都可用來拍攝焊接圖像進行分析。雖然可能需要三維相機才能測量焊接體積,但二維相機能夠提供所有其他缺陷探測所需的圖像,並可在流程開始之前,確保將點焊機置於適當位置。

使用一小組合格焊接圖像和變化繁多的焊接缺陷圖像,訓練康耐視深度學習的缺陷探測與分類工具,即可分類和檢測缺陷。

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