点焊检测

准确地分类点焊质量,同时最大程度减少误报

Spot Weld Inspection

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采用 In-Sight ViDi 技术的深度学习式视觉软件

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为保证稳固的电气连接,电线必须通过点焊连接到一起或端子上。焊接就是熔合两种不同的金属形成稳固的连接。焊点必须充分熔化、有足够的量但不能过量,形状要好,而且位置要正确。制造商通常有很多面向各种电子零件的生产线,并且需要保证所有连接都是稳固的。

因为点焊外观会有很大差异和不一致性,包括形状、位置、颜色、反射率、纹理和表面标记,所以这种检测通常误报率很高,也就是所谓的过度检测。过度检测会导致合格零件被丢弃。被错误地标记成缺陷的合格焊接还要进行人工检测,这与生产线速度相比极其缓慢,而且尽管如此,它仍然经常有识别错误的焊接。

另外各批次零件的尺寸、颜色和其他特征也互不相同。种类繁多的差异,再加上难以区分合格连接和不合格连接,使规则式机器视觉难以投入使用。

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用户训练康耐视深度学习缺陷探测工具来学习各种合格焊接以了解正常零件的所有差异。当此工具扫描点焊时,它会分析并标记可接受范围之外的缺陷,同时最大程度地减少误报。

然后康耐视深度学习分类工具即可使用各种标记的焊接缺陷进行训练,学习分类特定的缺陷类型,例如形状不良、气孔、裂纹、烧毁、或表面污染。这些缺陷分类还可用于上游流程控制,有助于最大程度减少零件缺陷。

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