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VisionPro Deep Learning과 In-Sight D900을 USB 커넥터 검사

USB C형 커넥터는 전원 공급 및 데이터 전송을 위한 기존의 여러 USB 타입을 비롯해서 다른 커넥터들을 대체하고 있습니다. 이 커넥터는 크기가 작고, 조밀한 사양으로 제작되어야 합니다. USB-C 커넥터는 이전 USB 모델보다 훨씬 더 높은 전력을 취급할 수 있으나, 벽면이 더 얇고 크기가 작기 때문에 제조 중 손상이 발생할 가능성이 높고 결함이 존재할 때 전기적 문제를 비롯해 심지어는 화재의 위험이 높아집니다. 성형 홀더를 사용해 커넥터를 케이블에 부착하기 전에 내장재를 포함해 총 7개의 모든 면에 결함이 없는지 검사해야 합니다. 가능한 결함으로는 긁힘, 흠집, 여러 위치에서의 변형, 먼지, 내부의 긁힘, 지나친 접착제 등이 포함됩니다. 이러한 결함들 중 대부분은 검사에 필요한 속도와 물량을 맞춰 포착하기가 어렵습니다. 커넥터에 아주 작더라도 결함이 있으면 전기 연결의 품질, 커넥터가 소켓에 얼만큼 확실히 고정되는지, 쉽게 빼낼 수 있는지에 영향을 줄 수 있습니다. 이러한 USB 커넥터는 휴대폰의 수명 동안 지속될 수 있어야 합니다. 현재 결함 감지 절차에는 검사자가 현미경 또는 기존의 규칙 기반 머신 비전 AOI 머신을 사용하여 실시하는 검사가 포함되며, 작업자가 모니터에서 이미지 캡처를 확인하게 됩니다.

 

 

 

 



코그넥스 딥러닝의 결함 감지 및 분류 툴을 통합함으로써 USB-C 커넥터 검사를 크게 개선할 수 있습니다. 결함 감지 툴은 양호하거나 불량한 커넥터의 예시를 제공하는 라벨이 붙은 일련의 이미지를 사용해 트레이닝합니다. 그런 다음, 기능에 영향을 주지 않지만 사소한 외관상 결점이 있는 커넥터가 지나갈 때 이상을 발견해서 플래그를 지정합니다. 분류 툴은 외관상 기능적으로 커다란 여러 가지 변형과 기능적 영향이 없는 시각적 변형을 토대로 트레이닝합니다. 이 툴은 감지 정확도를 개선하는 한편, 반복적인 오류에 관한 정보를 제공하여 기계장비 업스트림에서 잠재적인 성능 문제를 식별하는 데 도움을 주고, 지속적인 프로세스 개선을 지원합니다.

 

 

 

 

 

 

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