커넥터는 전자 시스템 부품들을 안정적이고 효율적으로 전기적으로 연결하기 때문에, 커넥터가 사용되는 최종 전자 장치의 품질, 기능 및 신뢰성에 매우 중요합니다. 본 애플리케이션은 조립 단계에서 커넥터 하우징에 커넥터 핀을 삽입한 후의 커넥터 핀 검사에 중점을 둡니다.
어떤 제조상의 결함이 발생합니까?
조립 중 핀을 삽입하는 과정은 다른 정밀 제조 공정과 마찬가지로 최종 전자 장치의 품질, 기능 및 신뢰성에 영향을 미치는 다양한 결함이 발생할 수 있습니다. 이러한 결함에는 다음이 포함됩니다.
| 결함 | 상품 설명 | 결과 |
|---|---|---|
| 정렬되지 않은 핀 | 핀이 서로 또는 커넥터 하우징과 정렬되지 않음 | 소켓 커넥터와의 결합이 어려움; 전기적 연결이 불량함 |
| 핀이 완전히 삽입되지 않았습니다 | 핀이 하우징 안으로 완전히 밀어 넣지 않음 | 전기 연결 불량 |
| 구부러진 핀 | 잘못된 취급이나 조립 과정으로 인해 핀이 구부러짐 | 소켓 커넥터와의 결합이 어려움; 전기적 연결이 불량함 |
| 핀이 없습니다 | 하나 이상의 핀이 누락되었습니다 | 전기 연결 불량, 장치 고장, 잠재적 안전 위험 |
| 오염 | 이물질에 의한 오염 | 커넥터 성능 및 납땜성 저하 |
| 표면 손상 | 핀 표면의 긁힘, 긁힘 및 움푹 들어간 부분 | 전기 연결 불량, 압력 하에서 파손 위험 증가 |
핀은 전자 회로에 매우 중요합니다. 결함이 발생하면 전기적 신뢰성이 손상되고, 해당 핀이 사용되는 전자 장치의 고장을 일으키며, 장치의 수명을 단축시키고, 단락, 과열 또는 화재와 같은 안전 위험을 초래할 수 있습니다. 제조업체는 값비싼 리콜을 피하고 업계 표준을 준수하기 위해 이러한 결함을 예방해야 합니다.
하지만 핀 결함은 유형과 위치가 다양하기 때문에 감지하기 어려울 수 있습니다. 기존의 머신 비전 시스템은 수백 개의 수작업 규칙을 프로그래밍해야 하기 때문에 프로그래밍된 매개변수와 일치하지 않는 새로운 결함이나 가변적인 결함을 감지하지 못합니다.
핀은 대비가 낮고 반사 표면이 있는 금속으로 만들어져 결함을 식별하기 어렵습니다. 기존의 머신 비전 시스템은 선명한 이미지를 캡처하고 실제 결함, 반사 표면, 그리고 배경을 구분하는 데 어려움을 겪어, 결국 결함을 놓치거나 잘못된 불량 판정을 초래합니다.
대량 생산 환경에서는 생산 속도에 맞춰 헤더를 신속하게 검사해야 합니다. 기존의 머신 비전 제품은 필요한 사이클 타임을 따라가지 못할 수 있습니다.
솔루션
UnitX의 AI-powered 검사를 통해 다른 솔루션이 실패한 곳에서 삽입된 핀 결함을 효과적으로 감지할 수 있습니다.
첫째, OptiX 이미징 시스템은 삽입된 핀을 조명하고 이미징합니다. 그런 다음 CorteX Central AI 플랫폼은 삽입된 핀 결함에 대해 학습됩니다. 마지막으로, 이러한 AI 모델은 CorteX Edge 결함을 인라인으로 감지하고 분류하는 추론 시스템입니다.
UnitX 삽입된 핀을 검사하려면?
OptiX 반사율은 최소화하고 결함 가시성은 극대화하여 뛰어난 이미지를 제공합니다. 32개의 독립적으로 제어 가능한 조명 광원을 갖추고 있으며, 소프트웨어를 통해 금속 핀 표면과 다양한 결함에 맞춰 최적화할 수 있습니다. 계산 이미징 기능을 활용하여 여러 장의 사진을 촬영하고 고반사 금속 핀 표면으로 인한 핫스팟을 제거할 수 있습니다. 또한, 조명 돔 디자인은 투사광의 매우 날카로운 입사각을 지원하여 아주 작은 결함에도 그림자를 드리워 가시성을 높여줍니다.
CorteX는 무작위적이고 복잡한 결함을 정확하게 감지합니다. 위치 및 방향의 변동성을 자동으로 정규화하고 픽셀 수준까지 결함을 인식합니다. 불량품 및 제품 낭비로 이어지는 오탐(false positive)을 줄여줍니다.
CorteX는 빠른 AI 모델 개발, 배포 및 반복을 지원합니다.CorteX AI 모델은 샘플 효율성이 뛰어납니다. 즉, 새로운 결함 유형에 대해 학습하는 데 몇 개의 이미지만 필요합니다.
UnitX 수율을 최적화합니다. CorteX에서는 품질 기준을 조정하고 변경 사항을 생산에 적용하기 전에 수율에 미치는 영향을 시각화할 수 있습니다. 모든 검사 데이터는 제조업체가 분석하고 공정 개선 영역을 파악할 수 있는 단일 중앙 플랫폼에서 참조할 수 있습니다.
UnitX 100% 인라인 검사를 신속하게 제공합니다. OptiX 밝은 LED와 1m/s의 빠른 파리 포획 속도를 갖춰 고속 이미징이 가능합니다. CorteX Edge 최대 100MP의 높은 추론 속도를 지원하여 OK/NG 결정을 빠르게 출력하고, 모든 주요 PLC, MES, FTP 시스템과 통합하여 해당 결정을 원활하게 전달합니다.
사용하는 제조업체 UnitX 삽입된 핀 검사를 자동화하려면 다음이 필요합니다.
- 전자 기기의 기능, 안정성 및 안전성을 방해하는 품질 누출을 방지합니다.
- 기존 머신 비전에서 흔히 발생하는 잘못된 거부율을 최소화하여 폐기물을 줄입니다.
- 생산 및 품질 데이터를 분석하여 프로세스 개선 기회를 찾아 수율을 향상시킵니다.
- 생산 속도에 맞춰 검사를 자동화하여 제조 처리량을 늘립니다.
UnitX 검사 예시 심층 분석
이 예에서는 하우징에 삽입된 핀을 검사하여 핀이 빠지거나 손상되었는지 확인했습니다.
영상
첫째, 우리는 OptiX 삽입된 핀의 이미지를 캡처하기 위해 소프트웨어 인터페이스를 사용하여 다양한 조명 패턴을 테스트한 결과, 다음과 같은 조명 패턴을 선택했습니다(인터페이스는 의도적으로 흐릿하게 처리).
소프트웨어로 정의된 조명 덕분에 다양한 조명 패턴을 쉽게 실험하고 가장 적합한 조명을 찾아낼 수 있었습니다. OptiX 서로 다른 구성으로 결함을 가장 잘 조명할 수 있는 경우 여러 조명을 인라인으로 구성하여 사용할 수 있습니다.
우리는 위의 조명 패턴을 선택하여 결함이 있는 부분과 정상인 부분을 모두 포함하여 삽입된 핀의 이미지를 캡처하는 데 사용했습니다.
트레이닝
다음으로 우리는 다음을 사용했습니다. CorteX Central 모델을 학습시키기 위해, 우리는 두 가지 결함, 즉 핀 누락과 핀 휘어짐에 대한 라벨을 만들었습니다.
그런 다음 우리는 캡처한 이미지에서 해당 결함에 레이블을 지정했습니다. OptiXNG 부분의 이미지 9장과 OK 부분의 이미지 4장만 사용했습니다.
CorteX의 사용자 친화적인 인터페이스와 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 이미지 수가 적어서 24가지 결함에 대한 라벨링을 완료하는 데 XNUMX분밖에 걸리지 않았습니다.
Detection System
그런 다음 우리는 해당 AI 모델을 배포했습니다. CorteX Edge 새로 삽입된 핀의 결함을 감지하여 두 가지 결함을 정확하게 감지하고 분류했습니다.
추가 검사 솔루션 세부 정보
