Phát Hiện Đa Loại Lỗi Chân và Bụi Trên Đầu Nối Mảng Tốc Độ Cao
Tự động hóa kiểm tra chất lượng cuối cùng, phát hiện chân bị thiếu, gãy và cong cùng mảnh vụn nhỏ trên đầu nối ô tô mật độ cao
Một nhà sản xuất kết nối hàng đầu toàn cầu cần tự động hóa kiểm tra chất lượng cuối cùng cho đầu nối ô tô mật độ cao. Thách thức rất lớn: mỗi chân cần căn chỉnh rõ ràng, phải phát hiện nhiều loại sự cố chân (thiếu, gãy, cong), và bất kỳ mảnh vụn nào ở bất kỳ hình dạng, màu sắc và hướng nào cũng phải được phát hiện — đồng thời duy trì thời gian chu kỳ 1 giây.
Chúng tôi sử dụng OV80i kết hợp với ống kính telecentric và đèn vòng để thu được hình ảnh cực kỳ rõ nét và nhận dạng hạt bụi chính xác.
Chi Tiết Ứng Dụng
- Ngành: Điện Tử/Ô Tô
- Ứng Dụng: Đầu Nối Mảng Tốc Độ Cao
- Thách Thức Chính: Đa dạng các hạt bụi cực nhỏ
- Thời Gian Huấn Luyện: Khoảng 2 giờ thiết lập/huấn luyện
- Độ Chính Xác: 100%
Nhận Xét Của Khách Hàng
"Điều này rất khó vì các hạt bụi luôn độc nhất và có nhiều loại chân bị lỗi. Rất vui vì chúng tôi đã làm cho nó hoạt động nhanh như vậy, việc sử dụng phiên bản đa mô hình là một lợi thế lớn."
— Nhân Viên Vận Hành Dây Chuyền Sản Xuất
Vấn Đề
Khách hàng sản xuất các đầu nối giá trị cao cho các hệ thống quan trọng. Một lỗi đơn lẻ, như chân bị cong hoặc hạt bụi, có thể dẫn đến hỏng hóc hệ thống. Điều này có nhiều thách thức:
- • Vị Trí: Hạt bụi có thể ở bất kỳ đâu bên trong linh kiện
- • Chế Độ Lỗi: Chân có thể lỗi theo nhiều cách, bao gồm thiếu, cong và gãy
- • Biến Thể: Hình dạng, màu sắc và hướng của hạt là không xác định
- • Độ Tương Phản Thấp: Một số hạt có thể hòa vào nền
Giải Pháp
Chúng tôi triển khai một trạm chất lượng sử dụng OV80i kết hợp với quang học chuyên dụng để giảm biến dạng và cải thiện tính nhất quán của hình ảnh.
Quy Trình Thiết Lập
Bước 1: Thiết Lập Phần Cứng
- • Camera: OV80i, khoảng cách làm việc 85mm
- • Ống Kính: Ống kính telecentric độ phóng đại 0,3x
- • Đèn: Đèn vòng đồng trục
Bước 2: Căn Chỉnh và Thiết Lập Kiểm Tra
Sử dụng công cụ phát hiện cạnh của chúng tôi để căn chỉnh linh kiện — loại bỏ cẩn thận nhiễu không cần thiết làm tăng thời gian phát hiện.
Xác định 40 ROI riêng biệt cho mỗi chân để có hiệu suất tốt hơn, cộng với 6 vùng để phát hiện mảnh vụn chung. Nhiều vùng kiểm tra giúp cải thiện hiệu suất.
Bước 3: Gán Nhãn và Huấn Luyện
Chỉ sử dụng 4 hình ảnh để gán nhãn và huấn luyện, bao gồm phân loại nhiều lỗi chân và phân đoạn nhận dạng mảnh vụn cấp pixel.
Vì chúng tôi xác định nhiều ROI, mỗi ROI được xử lý độc lập cho mục đích huấn luyện, tăng lượng dữ liệu cảm nhận được mà mô hình tiêu thụ. Việc gán nhãn mất khoảng 15-20 phút, huấn luyện hai mô hình khoảng 10 phút.
Các Loại Lỗi Được Phát Hiện
Kiểm Thử và Hiệu Suất
Hiệu suất được kiểm thử trong môi trường sản xuất thực tế và so sánh với nhân viên kiểm tra thủ công. Sau 45 lần kiểm tra trong vài giờ, chúng tôi có 0 lần từ chối thái quá. Trong các tuần tiếp theo, chúng tôi phối hợp với nhân viên kiểm tra chất lượng để thống nhất một bộ kiểm thử chất lượng cao, để mỗi khi có cải tiến hoặc thay đổi mô hình, chúng tôi có thể liên tục kiểm tra với tiêu chuẩn mạnh mẽ.
| Phương Thức Kiểm Tra | Tổng Số | Từ Chối Thái Quá | Bỏ Sót Lỗi | Độ Chính Xác |
|---|---|---|---|---|
| OV80i | 45 | 0% | 0% | 100% |
Bước Tiếp Theo Hướng Đến Không Lỗi
Xem cách Overview AI có thể chuyển đổi kiểm tra chất lượng đầu nối và điện tử của bạn.
Đặt Lịch Demo