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파우치 배터리 전극은 금속 탭으로 외부 회로에 연결됩니다. 이 금속 호일 탭은 다양한 금속으로 만들어지며 얇고 부드러우며 쉽게 손상될 수 있습니다. 일반적인 결함에는 스크래치, 범프, 구멍 및 먼지가
포함됩니다. 손상된 탭은 연결을 줄이거나 방해하므로 전극에 납땜하기 전에 결함이 없어야합니다.
그러나 부적절한 납땜은 또한 화상, 타격 및 볼 누락과 같은 결함으로 이어집니다. 납땜이 불량하면 연결이 감소하거나 누락되고 성능이 저하됩니다.
탭 및 탭 솔더 결함을 모두 식별하기 위해 Cognex Deep Learning의 결함 감지 도구는 다양한 손상되지 않은 탭과
적절하게 솔더링 된 탭을 학습하여 허용 가능한 수준의 외관 결함을 포함하여 정상 부품의 전체 변형을 학습합니다.
배터리 탭 연결을 스캔할 때 허용범위를 벗어난 탭 또는 탭 땝납을 분석하고 플래그를 지정하는 동시에 순전히 외관상의
결함으로 인한 오탐을 최소화합니다. 대비와 배경의 변화에는 불구하고 이러한 구분을 합니다. 그런 다음 Cognex Deep
Learning의 분류 도구는 라벨이 지정된 다양한 탭 및 탭 솔더 결함에 대해 학습하고 탭의 스크래치, 구멍 및 범프 또는 솔더에서 볼이 타거나 부딪히거나 누락 된 것 같은 특정 결함 유형을 분류하는 방법을 배울 수 있습니다. 그런 다음
이러한 분류하는 방법을 배울 수 있습니다. 그런 다음 이러한 분류 된 결함을 업스트림 프로세스 제어에 사용하여 시간
경과에 따른 결함을 최소화 할 수 있습니다.
COGNEX 제품 적용 솔루션 참조 : www.xvision.co.kr
머신비전 관련 문의처 ☞ (주)아이디맥스 02-838-1170
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