由于连接器在电子系统各部件之间建立可靠且高效的电气连接，因此它们对于使用它们的最终电子设备的质量、功能和可靠性至关重要。此应用侧重于在组装阶段将连接器插针插入连接器外壳后的检查。
与任何其他精密制造工艺一样，在组装过程中插入插针可能会遇到各种缺陷，这些缺陷会影响最终电子设备的质量、功能和可靠性。这些缺陷包括：
引脚对于电子电路至关重要——任何缺陷都可能破坏电气可靠性，导致使用它们的电子设备发生故障，缩短这些设备的使用寿命，并导致短路、过热或火灾等安全风险。制造商必须防止这些缺陷，以避免代价高昂的召回并遵守行业标准。
但引脚缺陷很难检测——它们的类型和位置各不相同。传统的机器视觉需要编写数百条手工规则，导致它们无法检测到与编程参数不匹配的新缺陷或可变缺陷
针脚由金属制成，对比度低且表面反射性强，因此缺陷难以被发现。传统的机器视觉系统很难捕捉清晰的图像并区分实际缺陷、反射表面和背景，最终会漏掉缺陷或导致错误剔除。
在大批量生产环境中，必须快速检测接头以跟上生产速度。传统机器视觉产品可能无法跟上所需的周期时间。
UnitX 的人工智能检查可以有效检测出其他解决方案无法解决的插入针缺陷。
首先，OptiX 成像系统照亮并成像插入的引脚。然后，CorteX Central AI 平台针对插入的引脚缺陷进行训练。最后，将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 推理系统以在线检测和分类缺陷。
OptiX 提供出色的图像，可最大限度地降低反射率，同时最大限度地提高缺陷的可见度。 它有 32 个独立通道可控的光源，可以通过软件针对金属针表面和各种缺陷进行优化。它的计算成像能力可用于拍摄多张照片并消除高反射金属针表面造成的热点。它的穹顶打光系统设计支持投射光的非常锐利的入射角，即使是非常微小的缺陷也会投射阴影，从而提高其可见度。
CorteX 可准确检测随机、复杂的缺陷。 它会自动对位置和方向的变化进行标准化，并识别像素级缺陷。它可减少导致废品和浪费产品的误报。
CorteX 支持快速 AI 模型开发、部署和迭代。 CorteX AI 模型具有样本效率——它们只需要少量图像即可针对新缺陷类型进行训练。
UnitX 可优化产量。 在 CorteX 中，可以在将这些更改投入生产之前调整质量标准并可视化对产量的影响。所有检查数据均可在一个平台上参考，以便制造商分析和确定需要改进的工艺流程。
UnitX 提供快速、100% 在线检查。 OptiX具有高亮的 LED 和 1m/s 的快速飞行捕捉速度，可实现高速成像。CorteX Edge 支持高推理速度（高达 100 MP），可快速输出 OK/NG 决策，并通过集成到所有主要 PLC、MES 和 FTP 系统无缝传达该决策。
使用 UnitX 实现插入针检测自动化的制造商能够：
在这个案例中，我们检查了插入外壳的插针是否有缺失或损坏的插针。
成像环节
首先，我们使用 OptiX 捕捉插入针脚的图像。我们使用软件界面测试不同的照明模式，最终确定了以下照明模式（界面故意模糊）：
软件定义的照明使试验各种照明模式和确定最佳照明变得容易。OptiX 允许配置多个照明以在线使用，以防不同的缺陷通过不同的配置得到最佳照明。
我们选择了上述照明模式并用它来捕捉插入针脚的图像，包括有缺陷的和正常的部分。
训练阶段
接下来，我们使用 CorteX Central 来训练我们的模型。我们为两种缺陷创建了标签：缺失针脚和弯曲针脚。
然后，我们在从 OptiX 捕获的图像中标记这些缺陷，仅使用 9 张 NG 部件图像和 4 张 OK 部件图像。
由于 CorteX 的用户友好界面和训练其 AI 模型所需的图像数量少，我们只花了 24 分钟就完成了三个缺陷的标记。
缺陷检测
然后，我们将这些 AI 模型部署到 CorteX Edge 以检测新插入的引脚上的缺陷，从而准确检测和分类我们的两种缺陷。
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