In-Sight3900シリーズ
In-Sight 3900は、高スループットの生産ライン向けに設計された高速AIマシンビジョンシステムであり、高性能コンピューティングと組み込みAIにより、高解像度画像や高度な検査に対応します。
強力なはんだ接合部が短絡、故障、コストのかかるダウンタイムを防止
はんだ結合部は、EV充電器のコンデンサからプリント基板上のダイオードまで、電子機器製造における電気接続の生命線です。ブリッジング、ピーク、ギャップなどの小さなはんだ付け欠陥でさえも、以下の可能性があります。
- 配線の破損の原因
- 短絡などの電気的故障につながる
- 構成効率または寿命の短縮
課題は、明らかな欠陥を見つけることだけではありません。外観の欠陥は、深刻な機能上の欠陥と同じように見える可能性があるため、問題のない部品を誤って廃棄してしまうこともあり得ます。故障は高価な修理や完全な製品のシャットダウンにつながる可能性があるため、正確な検査が不可欠です。こうした高い精度要求が、より高度な検査手法の必要性を生み出しています。
コグネックスソリューションは、電子機器部品のワイヤーにさまざまな欠陥がないか検査します。
コグネックスAIは、誤った位置にあるワイヤーや欠落しているワイヤーなどの異常に対応します。
AI主導の検査なしでははんだ付けの欠陥検出は困難
はんだ検査は、次の理由で困難であることが知られています。
- 視覚のばらつき：はんだ接合部は、機能に影響を与えない範囲で、その大きさや形状、外観が大きく異なることがあります
- 反射グレア：異なる照明の下で反射面が変化し、欠陥が不明瞭になることがあります
- わずかな欠陥：不良な接続が良好な接続に見えることもあれば、その逆に見えることもあります
- 隠れた問題：従来の方法では、接続品質を確認するために、高価で時間のかかるX線が必要になることがよくあります
従来のルールベースのビジョンシステムは、特に高密度PCB、複雑なはんだブリッジ、または小型部品の接合強度を検査する場合、これらのばらつきに対応することが困難です。このような予測不可能な状況に適応するには、AIを搭載した高度なマシンビジョンが必要です
AIを採用したはんだ検査により、変化する条件や複雑なアセンブリに対応
コグネックスのAI搭載ビジョンシステムは、固定ルールだけに頼るのではなく実例から学習することで、従来の検査の限界を克服します。コグネックスのシステムは、高解像度の画像処理、欠陥検出、分類ツールを使用して、次のことを実現します。
- ブリッジング、ピーク、ギャップ、不完全な結合などのはんだ付けの欠陥を検出
- 機能上の欠陥と無害な外観の違いを区別
- 照明、背景、部品の外観の変化に対応
- 例ベースの学習でアプリケーションの開発時間を短縮
コグネックスは、精密な画像処理とAI学習を組み合わせることで、アセンブリ前と最終段階の両方ではんだ接合部の信頼性の高い高速検査を実現します。コグネックスは、専門家のグローバルネットワークとオンデマンドのオンラインリソースを通じて常にサポートを提供し、はんだ結合部の検査におけるあらゆる段階で自動化を確実に成功させられるようお手伝いしています。