コネクタは電子システムの部品間を信頼性と効率性をもって電気的に接続するため、最終的な電子機器の品質、機能、信頼性にとって極めて重要です。このアプリケーションは、組み立て工程においてコネクタハウジングに挿入された後のコネクタピンの検査に焦点を当てています。
どのような製造上の欠陥が発生しますか?
他の精密製造工程と同様に、組み立て工程でピンを挿入する際にも、様々な欠陥が発生する可能性があります。これらの欠陥は、最終的な電子機器の品質、機能、信頼性に影響を与える可能性があります。これらの欠陥には以下が含まれます。
| 欠陥 | 説明 | 結果 |
|---|---|---|
| ずれたピン | ピン同士またはコネクタハウジングの位置がずれている | ソケットコネクタとの嵌合が困難、電気接続不良 |
| ピンが完全に挿入されていない | ピンがハウジングに完全に押し込まれていない | 電気接続が悪い |
| 曲がったピン | 誤った取り扱いや組み立て工程によりピンが曲がった | ソケットコネクタとの嵌合が困難、電気接続不良 |
| ピンが見つからない | 1つ以上のピンが欠落している | 電気接続不良、機器の故障、潜在的な安全上の危険 |
| 汚染 | 異物による汚染 | コネクタの性能とはんだ付け性の低下 |
| 表面の損傷 | ピンの表面の擦り傷、引っかき傷、へこみ | 電気接続の劣化、圧力による破損リスクの増加 |
ピンは電子回路にとって極めて重要です。欠陥があると、電気的な信頼性が低下し、使用されている電子機器の故障や寿命の短縮、さらにはショート、過熱、火災といった安全上のリスクにつながる可能性があります。メーカーは、高額なリコールを回避し、業界標準を遵守するために、これらの欠陥を未然に防ぐ必要があります。
しかし、ピンの欠陥は検出が難しい場合があります。その種類と位置は様々だからです。従来のマシンビジョンでは、何百もの手作業によるルールをプログラミングする必要があり、プログラムされたパラメータと一致しない新しい欠陥や変動する欠陥を検出できないという問題がありました。
ピンは金属で作られており、コントラストが低く、反射面が多いため、欠陥の検出が困難です。従来のマシンビジョンシステムでは、鮮明な画像を撮影し、実際の欠陥、反射面、背景を区別することが困難で、最終的には欠陥を見逃したり、誤って不合格と判定したりすることがあります。
大量生産環境では、生産速度を維持するためにヘッダーを迅速に検査する必要があります。従来のマシンビジョン製品では、要求されるサイクルタイムに対応できない場合があります。
ソリューション
UnitXさん AI-powered 検査では、他のソリューションでは検出できない挿入ピンの欠陥を効果的に検出します。
まず、 OptiX 撮像システムが挿入されたピンを照らし、画像化する。そして、 CorteX Central AIプラットフォームは挿入ピンの欠陥について学習し、最終的にこれらのAIモデルは CorteX Edge インラインで欠陥を検出し分類する推論システム。
なぜ 挿入ピン検査にUnitXが必要？
OptiX 反射率を最小限に抑えながら欠陥の視認性を最大限に高める優れた画像を提供します。 32個の独立制御可能な照明光源を搭載し、ソフトウェアによって金属ピン表面や様々な欠陥に合わせて最適化できます。コンピュテーショナルイメージング機能により、複数ショットを撮影することで、反射率の高い金属ピン表面に起因するホットスポットを排除できます。また、照明ドーム設計により、非常に鋭角な入射角で光を照射できるため、非常に微細な欠陥にも影を落とし、視認性を高めます。
CorteX はランダムで複雑な欠陥を正確に検出します。 位置と向きのばらつきを自動的に正規化し、ピクセルレベルまで欠陥を認識します。これにより、不良品や廃棄につながる誤検知を削減します。
CorteXは、AIモデルの高速開発、展開、反復をサポートします。CorteX AI モデルはサンプル効率が高く、新しい欠陥の種類をトレーニングするのに数枚の画像のみが必要です。
UnitX 収量を最適化します。 CorteXでは、品質基準を調整し、変更を生産段階に導入する前に歩留まりへの影響を視覚化できます。すべての検査データは単一の中央プラットフォームで参照できるため、製造業者はプロセス改善の余地を分析し、特定することができます。
UnitX 迅速な100%インライン検査を提供します。 OptiX 明るいLEDと1m/秒の高速飛行撮影速度を備え、高速撮影が可能です。そして CorteX Edge 高速推論速度 (最大 100 MP) をサポートし、OK/NG の決定を迅速に出力し、その決定をすべての主要な PLC、MES、FTP システムに統合してシームレスに伝達します。
使用するメーカー UnitX 挿入ピンの検査を自動化することで、次のことが可能になります。
- 電子機器の機能、信頼性、安全性を損なう品質漏れを防止する
- 従来のマシンビジョンでよくある誤検出率を最小限に抑えることで、スクラップを削減します。
- 生産および品質データを分析してプロセス改善の機会を見つけ、歩留まりを向上します。
- 生産速度に合わせて検査を自動化し、製造スループットを向上
UnitX 検査例の詳細
この例では、ハウジングに挿入されたピンの欠落や破損を検査しました。
イメージング
まず、使った OptiX 挿入されたピンの画像をキャプチャします。ソフトウェアインターフェースを使用してさまざまな照明パターンをテストし、最終的に以下の照明パターンに落ち着きました（インターフェースは意図的にぼかしています）。
ソフトウェア定義の照明により、さまざまな照明パターンを試して最適な照明を特定することが容易になりました。 OptiX さまざまな欠陥を異なる構成で最適に照らす場合に備えて、複数の照明をインラインで使用するように構成することもできます。
上記の照明パターンを選択し、不良品と正常品の両方を含む挿入ピンの画像をキャプチャしました。
AI学習
次に、 CorteX Central モデルをトレーニングするため、「ピンの欠落」と「ピンの曲がり」という2つの欠陥にラベルを作成しました。
次に、撮影した画像にそれらの欠陥をラベル付けしました。 OptiXNG部分の画像9枚とOK部分の画像4枚のみを使用しました。
CorteX のユーザーフレンドリーなインターフェースと、AI モデルのトレーニングに必要な画像数が少ないため、24 つの欠陥のラベル付けを完了するのに XNUMX 分しかかかりませんでした。
検出
その後、これらのAIモデルを CorteX Edge 新しく挿入されたピンの欠陥を検出し、2 つの欠陥を正確に検出して分類できるようになりました。
検査ソリューションの詳細
