连接器内部 碎屑与FOD检测
在异物碎屑导致短路、连接故障或客户投诉之前，检测出任何形状、大小或颜色的异物。AI能够发现人工检验员遗漏的缺陷。
连接器制造中的FOD挑战
连接器内部的异物碎屑（FOD）是电子产品制造中最令人头疼的质量问题之一。一个灰尘颗粒、金属屑或纤维就可能导致间歇性短路、信号衰减或完全的连接失效。在连接器行业，污染控制至关重要：从汽车线束组件到医疗设备互连件，FOD会导致保修退货、安全召回和客户关系受损。
挑战在哪里？FOD有无穷无尽的变化：不同的形状、颜色、大小和位置。传统的视觉系统依靠寻找特定模式，根本无法应对现实世界污染的随机性。无论是端子冲压产生的黄铜屑、注塑成型的塑料毛边、波峰焊的助焊剂残留，还是无尘室服装的纤维，每种类型在基于规则的系统中都需要不同的检测方法。
现代连接器制造使问题更加复杂。随着端子间距减小和腔体数量增加，FOD导致关键故障的可能性呈指数增长。0.4mm间距端子之间50微米的颗粒就可能导致完全短路。在高速信号连接器中，更小的污染物也会降低信号完整性。无尘室制造有所帮助，但如果没有产线末端的视觉检测，100%预防污染是不可能的。
- !小至50微米的颗粒就可能在细间距连接器（0.5mm间距或以下）中导致故障
- !相似颜色外壳上的低对比度碎屑（黑色塑料上的黑色颗粒）对基于规则的系统几乎不可见
- !FOD可能出现在任何地方：引脚之间、外壳壁上、端子腔内、二次锁下方和配合面上
- !导电性FOD（金属屑、焊球）比非导电性碎屑风险更高
连接器制造中常见的FOD来源
端子冲压
级进模操作产生的金属屑、废料和毛刺可能在组装过程中进入连接器外壳。
塑料成型
注塑成型产生的毛边、欠注和降解树脂颗粒可能污染连接器腔体。
组装环境
尽管有无尘室控制，操作员和设备产生的纤维、灰尘和皮屑仍可能污染产品。
工艺残留物
焊接助焊剂、压接润滑剂以及灌封和密封操作的粘合剂残留。
Overview AI如何发现其他系统遗漏的缺陷
我们的深度学习方法与传统模式匹配有着根本性的不同。我们不是为"碎屑长什么样"编程规则，而是训练我们的模型学习干净部件的外观。任何偏离"干净"的东西都会被标记出来，无论碎屑的形状、颜色或方向如何。这种异常检测方法在捕捉导致现场故障的意外污染方面要稳健得多。
Overview AI通过您生产线上数千张干净连接器图像进行训练，学习每个表面、腔体和端子的预期外观。当污染物出现时，即使是从未见过的类型，AI也能识别出与正常状态的偏差。这种方法能够捕捉逃脱基于规则系统的"黑天鹅"碎屑：不寻常的纤维、形状奇特的颗粒、与外壳材料融合的半透明污染物。
异常检测
发现从未见过的碎屑，包括新型污染物。无需为每种可能的污染模式编程。
区域化检测
定义具有更严格公差的关键区域。对引脚腔应用严格标准，同时对外壳外部允许更宽松的公差。
尺寸分类
自动按尺寸对碎屑进行分类，优先处理关键污染物，并应用基于尺寸的合格/不合格标准。
导电与非导电区分
AI学会区分金属（高风险）污染物和有机碎屑，实现基于风险的质量决策。
污染趋势分析
跟踪FOD率随时间的变化，在质量问题发生之前识别工艺问题、供应商问题或环境因素。
高速检测
在一秒内完成复杂多腔连接器的检测，与您的端子插入和组装线保持同步。
我们检测的污染物类型
我们的AI经过训练，能够识别影响制造过程中连接器可靠性的全部FOD类型，从明显的金属颗粒到微妙的有机污染物。