Inspección Visual de Barriles de Crimpado: Guía Paso a Paso

"La inspección manual de barriles de crimpado tiene dificultades con defectos sutiles como crimpados deficientes, hilos dañados e inserción incorrecta del cable—problemas difíciles de ver consistentemente entre turnos y volúmenes. Overview.ai estandariza las verificaciones de apariencia, aprende las firmas de defectos de su línea y aplica lógica de aprobación/rechazo a velocidad de producción."
El Problema: Desafíos de Manufactura
Las terminales crimpadas deben cumplir estrictos estándares de apariencia para asegurar continuidad eléctrica y resistencia mecánica. Pequeñas desviaciones en la longitud de pelado, altura de crimpado o soporte de aislamiento degradan rápidamente la confiabilidad.
- Hilos Fuera del Barril: Conductores escapando del barril de cable debido a longitud de pelado incorrecta o mala colocación del cable.
- Crimpado Bajo/Alto (Altura Fuera de Especificación): Crimpados muy altos o muy planos que causan alta resistencia o daño al conductor.
- Mal Crimpado del Soporte de Aislamiento: Barril de aislamiento no formado alrededor del aislamiento, o compresión sobre conductor desnudo.
- Hilos Cortados/Dañados por Mal Pelado: Conductores dañados que reducen resistencia a la tracción y capacidad de corriente.
La visión humana se fatiga en corridas largas, haciendo difícil el juicio repetible de diferencias sutiles de apariencia.
La Solución: Inspección Visual Automatizada
La visión artificial aplica los estándares de apariencia de crimpado definidos para tipo de terminal, clase de cable y herramental. Verifica la formación del barril de cable y aislamiento, longitud de pelado, presencia de bellmouth, posición del conductor y geometría general del crimpado de manera consistente.
Los modelos de Deep Learning aprenden ejemplos reales de crimpados buenos vs. malos, incluyendo variaciones de diferentes lotes de cable, metales base de terminales y rotación menor. Esto reduce llamadas falsas mientras captura defectos verdaderos que la inspección manual omite.
Paso 1: Configuración de Imagen
Haga clic en "Configurar Imagen". Coloque la terminal crimpada en vista. Ajuste los "Parámetros de Cámara" como exposición y ganancia para asegurar una imagen clara y bien iluminada del barril y los hilos. Haga clic en "Guardar".

Paso 2: Alineación de Imagen
Navegue a "Imagen de Plantilla". Capture una Plantilla clara de una pieza maestra. Agregue una región "+ Rectángulo" alrededor del cuerpo principal de la terminal para anclar la inspección. Configure el "Rango de Rotación" a 20 grados para compensar pequeños movimientos de la pieza en la línea.

Paso 3: Selección de Región de Inspección
Navegue a "Configuración de Inspección". Renombre sus "Tipos de Inspección". Haga clic en "+ Agregar Región de Inspección". Redimensione cuidadosamente la caja amarilla sobre el área específica de defecto (ej., el barril de cable o soporte de aislamiento). Haga clic en "Guardar".

Paso 4: Etiquetado de Datos
Etiquete imágenes como Buenas o Malas para entrenar la receta. Asegúrese de buscar muestras representativas que cubran variación normal (diferentes lotes) y modos de falla conocidos (hilos dañados, baja compresión).

Paso 5: Creación de Reglas
Configure la lógica de aprobación/rechazo basada en sus Tipos de Inspección. Use estas reglas para controlar la aceptación automatizada en la línea, asegurando que solo los crimpados que cumplan sus estándares visuales procedan al ensamble final.

Resultados Clave y ROI
- Reducción de Scrap: La detección temprana y consistente de crimpados deficientes y malos pelados previene retrabajo y fallas posteriores.
- Mayor Rendimiento: Las verificaciones automatizadas corren a velocidad de línea, eliminando la inspección manual lenta y subjetiva.
- Cumplimiento y Trazabilidad: Estándares de apariencia aplicados alineados con especificaciones de aplicación, con registros respaldados por imagen para auditorías.
Elimine Defectos de Crimpado Hoy
Deje de depender de inspección humana fatigada. Implemente Overview.ai para detectar defectos sutiles instantáneamente.