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电子设备行业的视觉系统导入案例(典型案例)

在电子设备的检测中,视觉系统的典型用途是什么

以智能手机为首的游戏机、电脑等,家电产品的小型化、薄形化正在不断加速。与此同时🌠,半导体、电子设备也实现了小型化、集积化,市场对检测精度的要求随之💮升高。多品种少量生产及单元化生产越来越常见,为了应对多样化的产品,检测的工时和成本也正在不断增长。

IC芯片、电阻、🌳电容器、晶体管等电子设备,由于其体积微小,有时候需要采取目视搭配显微镜的检测方式,部件点数越多,检测工时越庞大。其结果,人工费、设备费等成本增长,导致生产效率越发低下。

为了解决这一问题𝓰,越来越多的企业开始将视觉系统导入生产现场的检测工序。视觉系统的通用性很高,能同时进行多项检测,在广泛采用多品种少量生产及单元化生产的电子设备行业,是一款契合行业需求的工具。

近年来,随着高像素数相机及高性能视觉系统的面世,外观检测、尺寸检测、字符/二维码识别、定位/对准等工序的自动化,也成为了可能。利用视觉系统,甚至能轻松实现数据管理,在产品管理数据库化的基础上,还能对过去的NG品进行原因𓂃分析,实现设备改良和品♚质提升。下面将就电子设备行业视觉系统的典型导入案例进行介绍。

有无/品种辨别检测

这是检测不同品种的线束混入的实例。

检测的要点

即使针对有各种各样的配色产品,使用多光谱模式,也能正确抽取微弱的颜色差别,因此可实现稳定检测。

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

利用视觉系统,检测载带内IC芯片的有无/方向。

检测的要点

检测载带内置IC芯片的有无/方向。无论工件的形态如何,都能实现稳定的检测。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测引线框上有无电镀。

检测的要点

对于细微的颜色变化及脱落,也能实现高精细检测。16倍速相机,同样支持超高速生产线。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测托盘上有无IC芯片,并辨别方向。

检测的要点

只需1台视觉系统,就能对托盘上的IC芯片进行各类检测。线型相机可以对大范围内的工件,实施批量检测。

线型相机辨别结果
OK图像
NG图像

外观检测

这是在板上涂布粘合剂的工艺上检测涂布状态的实例。

检测的要点

当粘合剂与背景的色韵类似时,按照传统*的照明条件,有颜色抽取不顺,检测变得不稳定的案例。使用多光谱模式,甚至连微弱的颜色差别也能抽取,可正确检测涂布状态。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是在搬送中途检测外观的实例。

检测的要点

检测污点等的外观时,因轻微的污点与🍎产品颜色很接近而出现检测不稳定。使用多光谱☂模式,甚至连微弱的颜色差别也能抽取,可以只正确检测想捕捉的污点。

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是检测印刷电路板上锡焊遗漏的实例。

检测的要点

使用传统*照明条件,很难稳定抽取到锡焊遗漏的色差部分。使用多光谱模式,可以只正确抽取焊盘部分的色韵,因此可进行稳定的检测。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是检测绕线线圈外观的实例。

检测的要点

有光泽的绕线外观检测,在传统*的照明条件下,由于照明的反射或色韵的参差不齐,而出现检测不稳定。使用多光谱模式,可以只抽取想检测的不良部位,因此能够进行稳定的检测。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是检测印刷电路板外观的实例。

检测的要点

在传统*的照明条件下,很难分辩端子部分的色韵、光泽与污点的案例。如果使用多光谱模式,甚至轻微的污点部位也能抽取,可进行稳定的检测。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是检测水晶振子缺损的实例。

检测的要点

当想检测的部位与背景的色差不明显时,有检测轮廓部分的🍃缺损困难的案例。使用LumiTrax™模式,使照明从4个方向部分亮灯,与色韵的差别无关,可以抽取轮廓部分,能够进行稳定的检测。

基于LumiTrax™模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(形状图像)

这是检测线圈绕线状态的实例。

检测的要点

由于绕线部分的光泽、色韵参差不齐,按照传统*的照明条件有颜色抽取变得不稳定的案例。使用多光谱模式,应用8个波长部分的信息,颜色抽取能力提高,可正确检测绕线的状态。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于多光谱模式的判断结果
OK图像
NG图像
NG图像(颜色抽取后)

这是IC芯片印刷的线划痕检测的实例。

检测的要点

在非常小的电子元件表面印刷的文字和材料使其难以检测到线性💃划痕。该系统消除了材料的噪音和印刷的2D信息。即使在非常小的元件上也能可靠地检测到线性划痕。

基于线型扫描相机的判断结果
常规图像*
LumiTrax™镜面反射模式
(镜面反射图像)

*与本公司CA-DBW13 产品的比较

利用视觉系统,检测水晶振子的缺陷。

检测的要点

消除因工件材质及个体差等造成的影响,同时支持水晶振子的细微外观检测项目。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测LED表面附着的异物及缺陷等。

检测的要点

对LED表面存🌄在的✱异物、线状瑕疵、气泡、缺陷等外观不良进行检测。通过高速处理,可以将大幅提升设备的单件产品生产效率。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,对电池印刷面的瑕疵、凹痕等外观不良进行检测。

检测的要点

过去,对电池表面瑕疵༒、凹痕等实施的外观检测,很难辨别印刷与缺陷。而利用“LumiTrax功能”,就能消除印刷等2D信息,仅针对瑕疵及凹痕进行检测。

视觉系统+LumiTrax辨别结果
未处理图像
LumiTrax™图像

利用视觉系统,检测IC模具的缺陷/气泡。

检测的要点

过去,受到表面材质及光晕的影响,很难对IC模具的缺陷/气泡进行正确辨别,而借助“LumiTrax功能”,就ꦐ能实现准确检测。消除印刷的影响,仅针对线状瑕疵及缺陷进行检测。

视觉系统+LumiTrax辨别结果
未处理图像
LumiTrax™图像

利用视觉系统,检测电容器箔的针孔/褶皱。

检测的要点

只要利用线型相机,就能在片状电容器箔在生产线上流动的同时,实施细致的针孔/褶皱检测。

线型相机辨别结果
OK图像
NG图像

尺寸检测

利用视觉系统,检测连接器针脚的平整度。

检测的要点

检测连接器针脚顶端的反射光,检测针脚的细微弯曲。通过连接器检测专用处理,可以节省示教工时,实🌊现检测的简略化。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测锂离子电池的尺寸。

检测的要点

利用视觉系统,检测锂离子电池各点的尺寸及角度。利用2100万像素的视觉系统,还可支持高精细检测。

2100万像素视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

定位/对准

利用视觉系统,实施相机模块的组装定位。

检测的要点

利用高像素数+16倍速的视觉系统,就能实现高精度的定位。

视觉系统定位
补正前图像
补正后图像

利用视觉系统,进行机械手抓取IC芯片时的位置偏移补正。

检测的要点

K8凯发的视觉系统,支持各厂商的机械手产品,可轻松实现直接连接。因此,可以大幅削减启动时的工时。

视觉系统位置偏移补正

检测图像

识别检测

利用视觉系统,对已封装IC芯片表面的刻印进行读取辨别。

检测的要点

对激🐈光刻印在IC芯片表面的字符/二维码进行读取。使用1台视觉系统,就能对型号等刻印及二维码进行同时识别。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

利用视觉系统,检测印刷电路板上的刻印及二维码。

检测的要点

使用高像素视觉系统,就能将整块印刷电路🍎板纳入视野范围,对型号等字符信息及二维码进行识别/辨别,还能同时进行连接器间距测量等检测。

视觉系统辨别结果
OK图像
NG图像

3D视觉系统

这是ECU 的密封胶涂布检测的实例。

检测的要点

使用从3D图像获得的高度信息检测形状不规则的密封胶,不受工件表面反光的差异,涂布面对比度小、密封胶颜色差异的影响,可稳定地检测密封胶涂布的有💦无、宽度、中途断裂。同时准备了大尺寸的照明产品阵容,亦可支持大视野范围的密封胶检测。

基于图纹投影照明的判断结果
A
中途断裂、涂布宽度不良
3D图像(彩色图像)
[A]
3D图像(高度图像)

这是ECU 印刷电路板的装配检测的实例。

检测的要点

除了针脚的脚距等使用以前*的二维视觉系统进行检测的项目之外,还可通过3D图像检测针脚的高度方向的插入不良。另外,对于因印刷电路板的图纹复杂仅用2D图像难以检测的坠落物,通过使用从3D图像获得的高度信息以简单设定进行检测。
*针脚高度的测量推荐在线3D外观、尺寸检测图像处理系统(XT)。
*与本公司CA-DRW10F 产品的比较

基于图纹投影照明的判断结果
A
针脚插入不良
B
坠落物的混入
3D图像(彩色图像)
[A][B]
3D图像(高度图像)

这是对托盘内的零部件进行计数和检测的实例。

检测的要点

难以通过灰度等级均匀的图像检测整个托盘,如果零部件与托盘的对比度小检测不稳定。结合从3D图像获得的高度信息进行检测,可不受整个视野的不均匀的对比度的影响进行检测。另外,不仅可计数,还可进行品种辨别、正反面判别,检测零部件的姿势不良。由于还可同时取得LumiTrax™图像*1,可去除环境光的影响,抑制灰度等级的偏差。
*1通过LumiTrax™拍摄可取得的形状图像、纹理图像

基于图纹投影照明的判断结果
A
不同品种混入
B
姿势不良
3D图像(彩色图像)
[A][B]
3D图像(高度图像)

利用激光位移传感器+3D视觉系统,对印刷电路板上的翘曲进行检测。

检测的要点

过去,用视觉系统辨别诸如翘曲的变形是非常困难的,而现在,通过搭配使用激光移位传感器和视觉系统,就可以根据高度信息,实施印刷电路板翘曲及安🍒装部件的有🔴无检测。

激光位移传感器+3D测量辨别结果
2D图像
3D图像

利用3D相机,检测连接器端子的高度及弯曲。

检测的要点

除了连接器针脚的弯曲及间距测量以外,3D视觉系统还能进行高度方向上的测量。将外壳作为基准面,可以免受工件🦩形态及偏移的影🍃响,实现稳定检测。

3D相机辨别结果
2D图像
3D图像

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