中科行智GIVS AI：精準狙擊產品缺陷，有效提升焊接質量
汽車電氣件作為汽車的重要組成部分之一，其性能好壞直接影響汽車的動力性、經濟性、安全性和舒適性。在汽車眾多電器件中，電磁脫扣器的主要作用是短路保護，當產生足夠大的電流時，產生的磁場能夠克服反力彈簧，從而切斷電路。需要受力和承載電流的電磁脫扣器是由線圈和觸頭焊接而成，所以需要對焊接質量進行嚴格檢測。
目前市面電磁脫口器自動焊接設備的生產效率為1.2萬個/天，如人工檢測，成本很高。若采用視覺檢測，生產效率和品質控制均能得到保障。
一、案例需求
1、檢測需求：斷路器線圈檢測
2、檢測位置：線圈和觸頭接合處焊點
3、缺陷類型：焊偏、殘留、未焊
二、檢測難點
① 金屬材質，反光干擾大
② 來料位置有波動，生產擠壓有變形
③ 焊接殘留物多樣
三、解決方案
因特征多樣，傳統算法較難提取到檢測位置和兼容多變的特征。若采用工業面陣相機與鏡頭，定制光源方案分別對線圈和觸頭接合處焊點進行成像，再基于中科行智GIVS AI深度學習軟件對不良品進行訓練，導出訓練模型，在GIVS AI部署端進行終端部署，就能夠在線實時檢測產品缺陷，實現不同種類型的表面缺陷檢測。
GIVS AI 訓練端
GIVS AI 部署端
四、檢測流程
1、采集缺陷圖庫，訓練模型
2、現場部署，即配置圖像采集和推斷，簡單易操作
3、結果輸出，與PLC進行IO通信
4、物料分揀，機構對不良品進行拋料
五、效果展示
焊偏0.998
焊偏0.999
焊片殘留
平滑焊縫
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