전기 자동차(EV) 배터리 및 분야에서 일부 고전압 와이어 연결은 가닥 사이에 조밀한 물리적 및 전기적 접촉을 형성하기 위해 외부 커넥터 없이 두 개의 편복 구리선 또는 케이블을 함께 꼬아서 만들어집니다.
서브 컴포넌트 어셈블리 검사에서는 효과적인 전기 연결을 보장하는 방식으로 와이어가 꼬아 만들어졌는지를 확인해야 합니다. 연결이 불량하면 전류가 감소하고, 전류 누출 및 과열로 인한 안전 위험, 연결 실패, 완성된 조립품의 재작업 또는 소비자의 반품으로 이어질 수 있습니다.
편복선은 복잡하고 질감이 나게 만들어졌으며, 육안으로 예측할 수 없고 반사성이 있으며, 복잡한 배경에서 보입니다. 기존의 머신 비전은 와이어 사이의 연결 패턴으로부터 와이어를 꼬은 모양을 정확히 구분할 수 없으며, 모든 가능성을 프로그램할 수 있는 방법도 없습니다.
코그넥스 딥러닝은 복잡하고 변하기 쉬운 편복선의 결함을 손쉽게 검사할 수 있습니다. 이 기술은 기능 테스트를 토대로 양호 및 허용 불가로 표시된 연결 범위를 포함하는 이미지 세트 내에서 트레이닝합니다. 분류 툴은 비기능적 연결로부터 양호한 연결을 구분하기 위한 기준을 학습하는 한편, 복잡한 배경은 무시합니다. 일단 트레이닝이 되면 복잡하고 오랜 시간이 걸리는 직접 테스트 없이도 다른 검사 방법보다 정확도가 더 높습니다.
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