定子装配焊接检测

使用深度学习解决方案评估发卡和引线夹焊接质量

deep learning inspects stator winding coil hairpins and identifies potential defect

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扁铜发卡线因其形状类似发卡而得名,在许多电机定子中被用于代替绕线。它们的刚度比电线高,所以能更加精确地控制方向,从而获得更高且更易预测的效率。将发夹或引线夹装入定子上的槽中,然后焊接在一起,成为一根单绞导体。焊接会引入夹杂物和孔隙,导致电阻增加和机械强度降低。更严重的缺陷会损坏电路并使整个定子发生故障。

焊接时会出现各种差异,包括不影响性能的外观缺陷,以及几乎没有表面迹象但会影响性能的缺陷。焊接体积可能会过多或过少、熔接不充分,或者有破裂迹象。发卡焊接检测必须能检测到所有可能的缺陷。

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为焊接拍摄图像进行分析时有多种相机可供选择。虽然测量焊接体积可能需要三维相机,但二维相机拍摄的图像已可用于所有其他检测,并可在开始处理前确保点焊的位置正确。

康耐视深度学习的缺陷检测和分类工具使用少量合格的和各种缺陷的焊接图片训练后即可分类和检测缺陷。

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