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AI視覺外觀檢測技術在NR功率電感質量控制中的方案應用

正運動技術 ? 來源:正運動技術 ? 作者:正運動技術 ? 2025-06-06 11:36 ? 次閱讀



市場應用背景

在現代電子產品中,功率電感器是電源管理信號處理等環節的關鍵元件。其中,NR(非晶合金)功率電感憑借其卓越的電氣性能和高能量轉換效率備受青睞。然而,電極面質量直接影響電感的性能與可靠性,其高效、精準檢測至關重要。傳統視覺檢測方法往往效率低且難以識別復雜缺陷。隨著人工智能技術的快速發展,AI視覺外觀檢測技術為解決這一難題提供了有效手段。

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▲ NR(非晶合金)功率電感 ▲

傳統視覺方案痛點

目前市面上工藝使用的傳統視覺方案通常存在以下問題:

● 精度不足:難以有效識別電極面上的微小缺陷(如細微劃痕、污漬、氧化),這些缺陷直接影響電感性能,卻常被忽略。

● 標準化缺失:缺乏統一檢測標準,導致結果不一致,引發產品質量波動,損害客戶信任。

● 適應性差:面對材料變化、工藝調整產生的新型缺陷,傳統方案難以快速響應,導致檢測滯后與盲目。

正運動AI視覺外觀檢測方案的優勢

針對目前市面上方案存在的問題,正運動推出了AI視覺外觀檢測方案,優勢如下:

● 高效生產:自動化檢測流程,顯著提升產線效率。

● 精準可靠:基于深度學習算法,可精準識別細微瑕疵,大幅降低漏檢率,保障品質穩定。

● 實時管控:生產過程動態監控,缺陷即時發現并處理,有效減少不良品產出。

● 便捷易用:配備全中文操作界面與靈活可調參數;支持三級權限管理(作業員/技術員/工程師);提供詳盡操作手冊與技術支持,并享一年免費維護升級服務。

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01 正運動AI視覺外觀檢測在NR功率電感質量控制中的應用

正運動技術NR功率電感質量控制方案設計


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系統組成模塊

AI視覺外觀檢測系統由五大核心模塊協同工作,構成完整的智能檢測閉環:

圖像采集模塊

集成工業相機、鏡頭及光源等工業級成像組件,精準捕捉產品表面圖像數據。

AI圖像處理平臺

基于深度學習算法對采集圖像進行實時處理與分析,高效執行缺陷識別(如劃痕、裂紋、污漬、孔洞)與尺寸/形狀高精度測量任務。

模型訓練模塊

提供從數據標注、模型訓練到部署驗證的全流程工具,支持用戶獨立完成定制化檢測模型的構建。

結果輸出模塊

實時呈現可視化檢測結果,并可與生產控制系統進行交互。

系統運維管理模塊

監控系統運行狀態,提供參數配置、故障診斷等功能。




AI視覺檢測工藝實現

系統配備高分辨率工業相機和專用光源,能夠捕捉被動元器件的高清圖像。系統接收到觸發信號后,觸發光源打開并通過工業相機采集圖片,再對采集到的圖片進行分析檢測、輸出檢測結果。

系統的界面設計簡潔直觀。操作人員可以通過觸摸屏或鼠標鍵盤來修改參數、觸發檢測、查看結果。

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▲ 檢測截面圖 ▲



AI視覺外觀檢測系統核心功能

缺陷精準識別

全面檢測產品表面劃痕、裂紋、污漬、孔洞等各類缺陷,并精確記錄分析缺陷類型、位置、尺寸等關鍵信息,有效杜絕不良品流出。

尺寸測量

自動測量產品長、寬、高、直徑等關鍵尺寸,實時比對標準數據,快速判定產品尺寸合格性。

形狀一致性判定

精密檢測產品幾何特征(如圓度、直線度、平面度),與標準形狀進行對比,確保產品形狀符合要求。

色彩品質管控

精確檢測產品色差、色偏等色彩偏差,對比標準色樣數據,保障產品顏色批次一致性及品質。

智能數據管理

實時存儲、查詢、統計和分析;生產檢測報告和質量分析報表,為生產過程監控與質量控制提供強有力數據支撐。




檢測案例圖示

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方案硬件配置

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02 AI視覺外觀檢測系統

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正運動技術AI視覺外觀檢測系統基于機器(深度)學習技術,實現產品外觀的自動化、高精度檢測。該系統能高效識別各類表面缺陷(如劃痕、裂紋、污漬、孔洞),并精準測量產品尺寸、形狀等關鍵外觀特征。具備檢測速度快、精度高、穩定性好等顯著優勢,廣泛應用于電子、汽車、機械、食品、醫藥等眾多行業的質量控制環節。


技術保障

● 嚴苛驗收標準:系統交付前需通過混包驗證、負載試車、不少于1個月的商業試運行等多重考核,確保設備穩定性與檢測合格率≥99.8%

● 全程服務支持:提供安裝調試、技術培訓等一站式服務,助力客戶無縫銜接,快速投產


正運動技術專注于運動控制技術研究和通用運動控制軟硬件產品的研發,是國家級高新技術企業。正運動技術匯集了來自華為、中興等公司的優秀人才,在堅持自主創新的同時,積極聯合各大高校協同運動控制基礎技術的研究,是國內工控領域發展最快的企業之一,也是國內少有、完整掌握運動控制核心技術和實時工控軟件平臺技術的企業。主要業務有:運動控制卡_運動控制器_EtherCAT運動控制卡_EtherCAT控制器_運動控制系統_視覺控制器__運動控制PLC_運動控制_機器人控制器_視覺定位_XPCIe/XPCI系列運動控制卡等。

審核編輯 黃宇

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