Dado que los conectores establecen conexiones eléctricas fiables y eficientes entre las partes de un sistema electrónico, son fundamentales para la calidad, funcionalidad y fiabilidad del dispositivo electrónico final en el que se utilizan. Esta aplicación se centra en la inspección de los pines del conector tras su inserción en la carcasa durante la fase de ensamblaje.
¿Qué defectos de fabricación ocurren?
La inserción de pines durante el ensamblaje, como cualquier otro proceso de fabricación de precisión, puede presentar diversos defectos que afectan la calidad, la funcionalidad y la fiabilidad del dispositivo electrónico final en el que se utiliza. Estos defectos incluyen:
| Defecto | Descripción | Consecuencia |
|---|---|---|
| Pasadores desalineados | Pines desalineados entre sí o con la carcasa del conector | Difícil acoplamiento con el conector del zócalo; Malas conexiones eléctricas |
| Los pines no están completamente insertados | Los pasadores no están completamente insertados en la carcasa | Malas conexiones eléctricas |
| Pasadores doblados | Pasadores doblados debido a un manejo inadecuado o procesos de ensamblaje | Difícil acoplamiento con conector de zócalo; Malas conexiones eléctricas |
| Pines faltantes | Uno o más pines faltantes | Conexiones eléctricas deficientes; Falla del dispositivo; Posibles riesgos de seguridad |
| Contaminación | Contaminación por materiales extraños | Rendimiento y soldabilidad del conector degradados |
| Daño superficial | Abrasiones, rayones y abolladuras en la superficie del pasador | Conexiones eléctricas degradadas; Mayor riesgo de rotura bajo presión |
Los pines son fundamentales para los circuitos electrónicos: cualquier defecto puede afectar la fiabilidad eléctrica, provocar fallos en los dispositivos electrónicos en los que se utilizan, acortar su vida útil y generar riesgos de seguridad como cortocircuitos, sobrecalentamiento o incendios. Los fabricantes deben prevenir estos defectos para evitar retiradas costosas de productos y cumplir con las normas del sector.
Pero los defectos en los pines pueden ser difíciles de detectar, ya que varían en tipo y ubicación. La visión artificial tradicional requiere la programación de cientos de reglas personalizadas, lo que impide la detección de defectos nuevos o variables que no se ajustan a sus parámetros programados.
Los pines están hechos de metal con bajo contraste y superficies reflectantes, lo que dificulta la detección de defectos. Los sistemas de visión artificial tradicionales tienen dificultades para capturar imágenes nítidas y distinguir entre defectos reales, superficies reflectantes y el fondo, lo que finalmente pasa por alto defectos o provoca falsos rechazos.
En entornos de fabricación de alto volumen, los cabezales deben inspeccionarse rápidamente para mantener el ritmo de producción. Los productos de visión artificial tradicionales pueden no cumplir con los tiempos de ciclo requeridos.
La Solución
UnitX, AI-powered La inspección detecta eficazmente defectos en los pasadores insertados donde otras soluciones fallan.
En primer lugar, la OptiX El sistema de imágenes ilumina y captura imágenes de los pines insertados. Luego, el CorteX Central La plataforma de IA se entrena con los defectos de los pines insertados. Finalmente, esos modelos de IA se implementan en... CorteX Edge Sistema de inferencia para detectar y clasificar defectos en línea.
Por Qué UnitX ¿Para inspección del pasador insertado?
OptiX Proporciona imágenes superiores que minimizan la reflectividad y maximizan la visibilidad de los defectos. Cuenta con 32 fuentes de iluminación controlables de forma independiente, optimizadas mediante software para superficies de pines metálicos y diversos defectos. Su capacidad de procesamiento de imágenes computacionales permite tomar múltiples fotografías y eliminar los puntos calientes causados por superficies de pines metálicos altamente reflectantes. Además, su diseño de domo de iluminación permite un ángulo de incidencia muy agudo de la luz proyectada, lo que permite que incluso los defectos más pequeños proyecten sombras que aumentan su visibilidad.
CorteX detecta con precisión defectos aleatorios y complejos. Normaliza automáticamente la variabilidad en posiciones y orientaciones y reconoce defectos a nivel de píxel. Reduce los falsos positivos que generan desperdicio y desperdicio de producto.
CorteX admite el desarrollo, la implementación y la iteración rápidos de modelos de IALos modelos de IA de CorteX son eficientes en el uso de muestras: solo requieren unas pocas imágenes para entrenarse en nuevos tipos de defectos.
UnitX optimiza el rendimiento. En CorteX, es posible ajustar los criterios de calidad y visualizar el impacto en el rendimiento antes de implementar dichos cambios en la producción. Todos los datos de inspección se pueden consultar en una plataforma central para que los fabricantes los analicen e identifiquen áreas de mejora en sus procesos.
UnitX Proporciona una inspección rápida, 100% en línea. OptiX Tiene LED brillantes y velocidades de captura de moscas de 1 m/s para imágenes de alta velocidad. Y CorteX Edge Admite altas velocidades de inferencia (hasta 100 MP) para emitir rápidamente una decisión OK/NG y comunicar sin problemas dicha decisión mediante la integración con todos los principales sistemas PLC, MES y FTP.
Fabricantes que utilizan UnitX Para automatizar la inspección del pasador insertado se puede:
- Prevenir fugas de calidad que obstaculizan la funcionalidad, confiabilidad y seguridad de los dispositivos electrónicos
- Reducir los desechos al minimizar las tasas de rechazo falso comunes en la visión artificial tradicional
- Mejore el rendimiento analizando los datos de producción y calidad para encontrar oportunidades de mejora de procesos.
- Automatizar la inspección a la velocidad de su producción para aumentar el rendimiento de fabricación.
UnitX Ejemplo de inspección en profundidad
En este ejemplo, inspeccionamos los pasadores insertados en la carcasa para detectar pasadores faltantes o dañados.
Proyección de imagen
Primero usamos OptiX Para capturar imágenes de los pines insertados. Usamos la interfaz del software para probar diferentes patrones de iluminación y finalmente nos decidimos por el siguiente patrón (interfaz difuminada intencionalmente):
La iluminación definida por software facilitó la experimentación con distintos patrones de iluminación y la identificación de la mejor iluminación. OptiX permite configurar múltiples iluminaciones para usarlas en línea también en caso de que diferentes defectos se iluminen mejor con diferentes configuraciones.
Seleccionamos el patrón de iluminación anterior y lo usamos para capturar imágenes de pines insertados, incluidas las partes defectuosas y las correctas.
Capacitación
A continuación, utilizamos CorteX Central Para entrenar nuestros modelos, creamos etiquetas para dos defectos: pines faltantes y pines doblados.
Luego etiquetamos esos defectos en las imágenes que capturamos. OptiX, utilizando solo 9 imágenes de piezas NG y 4 imágenes de piezas OK.
Gracias a la interfaz fácil de usar de CorteX y al bajo número de imágenes que requiere para entrenar sus modelos de IA, solo nos tomó 24 minutos completar el etiquetado de los tres defectos.
Detección
Luego implementamos esos modelos de IA en CorteX Edge para detectar defectos en los nuevos pines insertados, dando como resultado la detección y clasificación precisa de nuestros dos defectos.
Más detalles de la solución de inspección
