端子针目视检测：分步指南

问题：制造挑战

端子针小巧、反光且排列密集，这使得大规模一致检测变得困难。即使是微小的偏差也可能损害配合、信号完整性或下游可靠性。

• 弯曲针脚：微米级偏转阻止配合或导致间歇性连接。
• 针脚高度超出规格：关键高度变化导致开路或插入力过大。
• 嵌入深度不当：针脚未达到目标深度，影响机械保持力。
• 真实位置误差：旋转圆/真点偏差导致针对针对齐和间距偏移。
• 表面缺陷：划痕、毛刺或污染引入电阻或应力集中。

人眼视觉在眩光和重复性任务下很快疲劳，导致遗漏、误拒和返工。

解决方案：自动目视检测

机器视觉通过受控光学和针对镜面微型金属特征的算法来稳定成像。系统集成2D成像用于外观检测和3D轮廓测量用于高度、共面性和均匀性，实现100%在线检测。

深度学习扩展了超越规则的检测能力，学习细微的缺陷特征并在SKU之间泛化。与人工检测相比，AI减少了操作员变异性，标记边缘案例，并从NPI到大批量生产提供一致的性能。

步骤1：成像设置

将端子针放置在相机下方，使用稳定的夹具和漫射照明以减少镜面眩光和阴影。必要时使用同轴或低角度照明来强调边缘或表面。

点击"配置成像"。将物体放入视野。调整"相机设置"获得清晰图像。点击"保存"。

步骤2：图像对齐

捕获代表标称针场和连接器几何形状的金样视图。

导航到"模板图像"。捕获模板。添加"+ 矩形"区域。将"旋转范围"设置为20度。

步骤3：检测区域选择

关注针尖几何、肩部高度和座位特征等关键区域。如需要，为高度参考针与信号针分开设置区域。

导航到"检测设置"。重命名"检测类型"。点击"+ 添加检测区域"。将黄色框调整到缺陷区域。点击"保存"。

步骤4：数据标注

使用良好的生产样品和EVT/DVT的代表性缺陷进行稳健训练。在捕获边缘案例时保持光照和取景一致。

将图像标注为好或坏以训练配方。

步骤5：创建规则

结合几何和外观检查以避免过度依赖任何单一指标。将规则与图纸和可靠性测试的CTQ限制对齐。

根据检测类型设置合格/不合格逻辑。

关键成果与投资回报

• 减少废品和返工：通过用一致的AI检测替代疲劳的人工检查，减少漏检和误拒。
• 更高产能和首次通过率：100%在线端子针目视检测缩短调试周期并加速量产。
• 标准合规和可追溯性：自动化、可审计的结果维护行业高质量标准并保护品牌声誉。