Inspección Visual de Recubrimiento de Terminales: Guía Paso a Paso

El Problema: Desafíos de Manufactura

Asegurar la integridad del recubrimiento es notoriamente difícil debido a la naturaleza reflectiva de los materiales y la escala microscópica de los defectos. Los problemas comunes incluyen:

• Poros/Picaduras: Vacíos microscópicos que exponen el metal base, acelerando la corrosión galvánica y comprometiendo la protección de barrera.
• Mala Adhesión (Ampollas/Descamación): Preparación inadecuada de superficie o estrés del depósito causando delaminación bajo calor o flexión.
• Variación de Espesor/Brechas de Cobertura: Depósitos delgados o faltantes en esquinas o bordes llevando a mala humectación de soldadura y problemas de densidad de corriente.
• Decoloración/Corrosión: Oxidación o contaminación indicando deriva del proceso y soldabilidad reducida.

Los operadores inevitablemente se fatigan bajo tareas repetitivas que involucran superficies reflectivas y tolerancias diminutas, causando detección inconsistente de defectos y problemas de calidad que escapan.

La Solución: Inspección Visual Automatizada

La visión artificial proporciona imagen estable y de alta magnificación que revela la topografía de superficie y cambios de color vinculados a defectos de recubrimiento. Con ópticas consistentes y vistas controladas, el sistema cuantifica la variación en lugar de depender de juicios subjetivos.

Los modelos de Deep Learning aprenden las firmas visuales de buen recubrimiento versus defectos como poros, rugosidad por partículas extrañas y grietas. Esto permite detección en tiempo real en terminales con geometrías complejas, mientras compensa automáticamente variaciones menores de pieza a pieza.

Paso 1: Configuración de Imagen

Comience haciendo clic en "Configurar Imagen". Coloque la terminal en vista, asegurando orientación y distancia consistentes directamente bajo la cámara. Ajuste los "Parámetros de Cámara" (exposición, ganancia y enfoque) para asegurar una imagen nítida y clara libre de resplandor excesivo, y haga clic en "Guardar".

Paso 2: Alineación de Imagen

Navegue a "Imagen de Plantilla". Capture una Plantilla, luego agregue una región "+ Rectángulo" cubriendo una característica de referencia estable en el cuerpo de la terminal. Configure el "Rango de Rotación" a aproximadamente 20 grados para acomodar el sesgo normal de presentación en la línea de producción.

Paso 3: Selección de Región de Inspección

Navegue a "Configuración de Inspección". Renombre sus "Tipos de Inspección" para que coincidan con sus verificaciones específicas (ej., Poros, Cobertura, Decoloración). Haga clic en "+ Agregar Región de Inspección" y redimensione la caja amarilla sobre áreas recubiertas críticas—como caras de contacto, bordes y crimpados—luego haga clic en "Guardar".

Paso 4: Etiquetado de Datos

Etiquete imágenes como Buenas o Malas para entrenar la receta de Deep Learning. Es crítico incluir variación natural en el conjunto de datos “Bueno” y ejemplos claros de cada modo de defecto (poros, descamación, etc.) en el conjunto de datos “Malo” para asegurar rendimiento robusto del modelo.

Paso 5: Creación de Reglas

Configure lógica de aprobación/rechazo basada en sus Tipos de Inspección. Combine regiones específicas y umbrales de confianza para aplicar estrictamente sus estándares de calidad para recubrimiento de terminales.

Resultados Clave y ROI

• Reducción de Scrap: La detección temprana de problemas de adhesión, cobertura y poros previene retrabajo posterior y costosas devoluciones de campo.
• Mayor Rendimiento: La inspección automatizada iguala la velocidad de línea mientras mantiene criterios consistentes en todos los turnos.
• Cumplimiento Consistente: Resultados objetivos y registrados que soportan estándares de recubrimiento, trazabilidad rigurosa y auditorías de clientes.