端子镀层目视检测：分步指南

问题：制造挑战

由于材料的反射特性和缺陷的微观尺度，确保镀层完整性是出了名的困难。常见问题包括：

• 针孔/点蚀：暴露基底金属的微观空隙，加速电偶腐蚀并损害屏障保护。
• 附着力差（起泡/剥落）：表面处理不当或镀层应力导致在加热或弯曲下分层。
• 厚度变化/覆盖缺口：角落或边缘的镀层过薄或缺失，导致焊料润湿性差和电流密度问题。
• 变色/腐蚀：氧化或污染表明工艺漂移和可焊性降低。

操作员在涉及反射表面和微小公差的重复性任务下不可避免地会疲劳，导致缺陷检测不一致和质量问题逃逸。

解决方案：自动目视检测

机器视觉提供稳定的高倍成像，揭示与镀层缺陷相关的表面形貌和颜色变化。通过一致的光学和受控视图，系统量化变化而不是依赖主观判断。

深度学习模型学习良好镀层与针孔、异物颗粒引起的粗糙度和裂纹等缺陷的视觉特征。这使得能够在具有复杂几何形状的端子上进行实时检测，同时自动补偿轻微的件间变化。

步骤1：成像设置

首先点击"配置成像"。将端子放入视野，确保方向和距离一致，直接位于相机下方。调整"相机设置"（曝光、增益和对焦）以确保获得清晰、无过度眩光的图像，然后点击"保存"。

步骤2：图像对齐

导航到"模板图像"。捕获模板，然后添加一个"+ 矩形"区域覆盖端子主体上的稳定参考特征。将"旋转范围"设置为大约20度，以适应生产线上正常的展示偏差。

步骤3：检测区域选择

导航到"检测设置"。重命名您的"检测类型"以匹配您的特定检查（如针孔、覆盖率、变色）。点击"+ 添加检测区域"并将黄色框调整到关键镀层区域——如接触面、边缘和压接处——然后点击"保存"。

步骤4：数据标注

将图像标注为好或坏以训练深度学习配方。在"好"数据集中包含自然变化，在"坏"数据集中包含每种缺陷模式（针孔、剥落等）的清晰示例，以确保模型性能稳健，这一点至关重要。

步骤5：创建规则

根据检测类型设置合格/不合格逻辑。结合特定区域和置信度阈值严格执行端子镀层的质量标准。

关键成果与投资回报

• 减少废品：早期检测附着力、覆盖率和针孔问题，防止下游返工和昂贵的现场退货。
• 更高产能：自动检测匹配线速，同时在所有班次保持一致的标准。
• 一致合规：客观、有记录的结果支持镀层标准、严格的可追溯性和客户审计。