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机器视觉运动控制一体机在大功率共模电感多面AI外观缺陷检测应用

http://www.gkong.com 2025-11-04 11:26 深圳市正运动技术有限公司

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大功率共模电感市场导读

大功率共模电感 制造前段工艺制备过程中,绕线、焊接、成型等环节易受材料公差、张力控制等因素影响, 产生一定比例的加工损耗,损伤现象。

因此,对大功率共模电感成型后段工序导入外观缺陷全检意义重大,确保出货品质。 一旦产生误检或漏检,会导致整批退货或客户索赔,造成高额生产损失。

环形绕线电感和分槽绕线共模电感.png

但传统人工或视觉系统难以识别电感表面复杂形态及和角度细小缺陷, 漏检误判频发,且效率难以提升等问题接踵而至,进而推动AI视觉检测技术结合全自动测包机逐步走向应用市场。

客户原方案存在问题

客户现有外观缺陷检测方案采用传统机器视觉算法, 判定标准固定、误报率高、识别能力有限,易受制于检测环境影响,检测数据无法闭环,需额外增加2~3人抽检复核,无法实现真正的全自动化生产。

原方案存在问题.png

设备长时间运行后 检测精度易漂移,误检、漏检率高,换型调试繁琐、依赖人工经验,导致检测稳定性不足、良率波动大, 难以满足高节拍量产与零缺陷交付需求。

让AI严控品控,实现零缺陷交付!

正运动 针对客户核心品质检测需求,开发了基于机器视觉运动控制一体机的AI外观缺陷检测方案。 采用多面AI视觉检测,结合高精度视觉采集系统, 可精准识别大功率共模电感复杂表面缺陷。

AI外观缺陷检测方案.png

正运动技术解决方案:

在客户量产线实测中, 检测精度≥99.95%,误判≤1%,漏判≤0.1%(致命项漏判为0),单机产能(UPH)可达15K+ pcs/h,设备 稼动率≥90%。

样本训练识别准确率.png

(样本训练识别准确率)

方案基于 “不良品AI学习+良品AI学习+样本判定规则库”三层融合架构,构建从特征学习到逻辑决策的智能闭环检测体系, 实现检测稳定性与精度的双重提升。支持 多模型并行训练与GPU加速推理,可满足 高并发检测与实时判定需求。

样本缺陷导入时间对比.png

方案可基于 少样本自学习快速建模、自动适配新料号,检测数据实时对接MES,实现全流程可追溯、可复盘, 有效缩短新产品导入周期。助力企业提升经济效益和产品全生命周期品质管控能力。

正运动解决方案检测要点

正运动技术AI缺陷检测解决方案.png

? 检测目标:能识别尾胶少胶、胶裂,磁芯错位、破损,引脚共面度不良、歪斜,骨架破损等缺陷,检测精度≤0.1mm。

? 多面不停机检测,UPH≤4.5秒/pcs,稼动率 ≥90%。

? 良品率要求:误判率≦1%,漏判(非致命)≦0.1%,致命不良不能漏判。

? 多料号适配:兼容不同尺寸/规格的产品。

?数据追溯:检测结果可全量保存,实时对接 MES,数据要可追溯、可复盘。

AI检测工艺实现

▲ 正运动AI缺陷检测界面运行视频 ▲

系统配备高分辨率工业相机和专用光源,能够捕捉被动元器件的高清图像。通过上料机构夹持样品,移动至相机拍摄视野范围内,进行 分步飞拍大功率共模电感多面高清图像, 零死角覆盖产品外观, 提升检测节拍与设备吞吐量。

采集到的多面图像经预处理后输入深度学习模型,快速识别出缺陷的类型、位置和大小,并 实时输出判定结果(OK/NG)。检测结果同步反馈至分选模组,不良品自动被排至不良品盒中, 所有检测数据上传MES,实现全程追溯与复盘。

检测效果图例

检测效果图例.png

AI视觉检测工艺流程

AI视觉检测工艺流程.png

正运动AI视觉外观检测方案 可准确识别大功率共模电感器表面 非标准及模糊缺陷特征,无需频繁调参或改算法,简化操作与降低维护成本。

单件检测仅需数毫秒,准确率达99.95%。有效减少人工复检与返修, 严控品控,提升产线效率与品质一致性。

解决方案硬件配置

正运动AI视觉外观检测系统

正运动AI视觉外观检测系统.png

正运动技术AI视觉外观检测系统 依托深度学习算法 构建起的缺陷样本库 ,实现产品外观的 全方位缺陷检测 精准识别元器件微小缺陷 (划痕、裂纹、偏位等), 支持多任务并行检测与视觉飞拍技术,实时联动分选机构,实现“检-控-分”全流程自动

具备AI自学习与迁移学习能力 ,可通过少量样本快速建模,适配新料号,并持续更新缺陷样本库,以满足不同应用场景客户的AI检测缺陷需求。

系统零编程配置、开放协议和内置数据分析工具,使系 统更易集成和维护 。通过 降低硬件成本与人工依赖 ,可显著提升AI检测精度与效率,全面 保障用户的良率与交付稳定性

AI视觉外观检测系统组成模块

AI视觉外观检测系统由五大核心模块协同工作,构成完整的智能检测闭环。

图像采集模块

集成工业相机、镜头及光源等工业级成像组件,精准捕捉产品表面图像数据。

AI视觉外观检测系统图像采集模块.png

AI图像处理平台

基于深度学习算法对采集图像进行实时处理与分析,高效执行缺陷识别(如划痕、裂纹、污渍、孔洞)与尺寸/形状高精度测量任务。

AI图像处理平台.png

模型训练模块

提供从数据标注、模型训练到部署验证的全流程工具,支持用户独立完成定制化检测模型的构建。

模型训练模块.png

结果输出模块

实时呈现可视化检测结果,并可与生产控制系统进行交互。

结果输出模块.png

系统运维管理模块

监控系统运行状态,提供参数配置、故障诊断等功能。

系统运维管理模块1.png

系统运维管理模块2.png

技术保障

严苛验收标准:

系统交付前需通过混包验证、负载试车、不少于1个月的商业试运行等多重考核,确保设备稳定性与检测合格率≥99.8%。

全程服务支持:

提供安装调试、技术培训等一站式服务,助力客户无缝衔接,快速投产。

一、机器视觉运动控制一体机VPLC7系列

机器视觉运动控制一体机VPLC7系列.png

  • 可选4-64轴运动控制(脉冲+EtherCAT总线),EtherCAT最小通讯周期250us;

  • 内置强实时运动控制内核MotionRT750,支持第三方视觉软件;

  • 板载20路通用输入(其中VPLC711的10路和VPLC712的8路为高速输入),20路高速输出;

  • 基于x86架构的 EtherCAT总线视觉运动控制器,支持脱机运行,内置丰富的视觉和运动控制功能,大幅简化配置流程;

  • 支持EtherCAT冗余功能,解决单点故障停机,自动诊断并持续运行,增强系统可靠性,简化维护工作;

  • 提供一体化开放式 IPC形态的实时软控制器/软PLC集成的视觉+运动控制解决方案。                                              

二、强实时运动控制内核 MotionRT750 SoftMotion

  • x86架构Windows/Linux系统下 独占CPU内核的运动控制实时内核

强实时运动控制内核MotionRT750.png

  • 支持多达 254轴的高精度运动控制,控制周期可低至125us,显著提升设备性能, 助力产能提升至少20%

  • 单条指令的交互时间为 1-3us,相较于传统的PCI/PCIe、网口等通讯方式, 速度提升了 10-100倍以上   。

通讯速度对比.png

  • 搭载环形冗余架构,确保非故障从站持续保持正常 EtherCAT通信, 可显著提升系统可靠性与运行稳定性。 可有效杜绝 EtherCAT通讯故障导致的产能损失

  • 当 Windows因病毒入侵、硬件异常插拔或驱动冲突导致 系统崩溃 时, 运动控制实时内核   MotionRT750仍可持续运行,且急停功能仍然保持有效 ,提供充分响应时间进行事故处置,显著 提升工业控制安全性与可靠性

方案一和方案二.png
二维码.png

正运动技术专注于运动控制技术研究和通用运动控制软硬件产品的研发,是国家级高新技术企业。正运动技术汇集了来自华为、中兴等公司的优秀人才,在坚持自主创新的同时,积极联合各大高校协同运动控制基础技术的研究,是国内工控领域发展最快的企业之一,也是国内少有、完整掌握运动控制核心技术和实时工控软件平台技术的企业。主要业务有:运动控制卡_运动控制器_EtherCAT运动控制卡_EtherCAT控制器_运动控制系统_视觉控制器__运动控制PLC_运动控制_机器人控制器_视觉定位_XPCIe/XPCI系列运动控制卡等等。

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