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汽车电气件作为汽车的重要组成部分之一，其性能好坏直接影响汽车的动力性、经济性、安全性、舒适性。在汽车电器件中，电磁脱扣器的作用主要是短路保护，当电流足够大时，产生的磁场克服反力弹簧，从而切断电路。而电磁脱扣器是由线圈和触头焊接而成，因需要受力和承载电流，则需要对焊接质量进行检测。
目前市面电磁脱口器自动焊接设备的生产效率为1.2万个/天，如人工检测，成本很高。若采用视觉检测，生产效率和品质控制均能得到保障。

一、案例需求
1、检测需求：断路器线圈检测
2、检测位置：线圈和触头接合处焊点
3、缺陷类型：焊偏、残留、未焊

二、检测难点

① 金属材质，反光干扰大
② 来料位置有波动，生产挤压有变形
③ 焊接残留物多样

三、解决方案
因特征多样，传统算法较难提取到检测位置和兼容多变的特征。采用工业面阵相机与镜头，定制光源方案分别对线圈和触头接合处焊点进行成像，基于中科行智GIVS AI深度学习软件对不良品进行训练，导出训练模型，在GIVS AI部署端进行终端部署，在线实时检测产品缺陷，实现不同种类型的表面缺陷检测。

GIVS AI 训练端

GIVS AI 部署端

四、检测流程
1、采集缺陷图库，训练模型
2、现场部署，即配置图像采集和推断，简单易操作
3、结果输出，与PLC进行IO通信
4、物料分拣，机构对不良品进行抛料

五、效果展示

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