Soudures ouvertes : comment l'AOI détecte les défauts visibles
Découvrez comment l'AOI identifie les soudures ouvertes visibles, où les seuils de couleur fixes montrent leurs limites et comment un modèle 2D pré-entraîné traite les cas courants et particuliers.
Par DaoAI Robotics Inc.
Un joint de soudure ouvert laisse une patte ou une terminaison de composant sans sa liaison soudée prévue avec le pad. Lorsque ce défaut est visible, l'AOI permet de le détecter avant le passage de l'assemblage à l'étape suivante.
Le défi consiste à distinguer l'aspect d'une soudure conforme de celui d'un défaut. Une méthode d'inspection efficace doit gérer les deux cas, y compris les variations observées d'une carte ou d'un composant à l'autre. Voici comment les règles colorimétriques abordent cette tâche et comment le modèle 2D pré-entraîné de DaoAI traite les défauts de soudure ouverte.
Qu'est-ce qu'un joint de soudure ouvert ?
Un joint de soudure ouvert est dépourvu de la liaison soudée prévue entre la patte ou terminaison du composant et son pad. L'AOI analyse les indices visibles de cette anomalie sur l'image d'inspection. Lors de la revue, identifiez la terminaison concernée et contrôlez la zone de connexion selon les critères d'acceptation de l'assemblage. La continuité électrique est vérifiée par test électrique.
Plusieurs défauts de soudure peuvent survenir autour d'une même terminaison. Établir des classifications claires aide les ingénieurs à préparer des échantillons d'entraînement cohérents et à analyser les résultats d'inspection.
Anomalie
Description
Point de contrôle
Joint de soudure ouvert
Absence de liaison soudée
La liaison prévue entre la terminaison et le pad
Soudure insuffisante
Volume de brasure insuffisant selon les exigences applicables au joint
Couverture de brasure et formation requise du joint
Soudure froide
Joint de soudure mal formé
Formation du joint et indices visuels d'inspection
Patte soulevée
Patte décollée de sa position prévue
Position de la patte et sa liaison avec le pad
Échantillon conforme
Échantillon de soudure ouverte
Comment l'AOI colorimétrique évalue-t-elle un joint de soudure ?
Une règle basée sur la couleur mesure des teintes sélectionnées au sein d'une zone d'intérêt, ou ROI. Elle peut dénombrer les pixels correspondants ou calculer leur proportion dans la zone, puis comparer cette mesure à un seuil d'acceptation. Le résultat dépend de l'image acquise, de la zone sélectionnée et des paramètres de la règle. L'éclairage et la configuration de la caméra doivent donc rester parfaitement stables.
Un contrôle colorimétrique de surface simple comprend quatre étapes :
Acquérir l'image du joint sous les paramètres d'éclairage et de caméra définis.
Positionner la ROI sur la zone d'inspection.
Compter les pixels dans la plage de couleur sélectionnée.
Comparer ce décompte ou cette proportion aux seuils configurés.
Quelles sont les limites des seuils colorimétriques fixes ?
Les seuils colorimétriques fixes deviennent difficiles à régler lorsque des joints conformes et défectueux génèrent des mesures similaires. Élargir la plage réduit les faux rejets mais laisse passer des défauts. La resserrer permet de détecter davantage de défauts mais rejette des joints conformes. L'enjeu pratique consiste à déterminer si la mesure retenue sépare nettement les deux populations sur l'ensemble des cartes et conditions d'inspection.
Deux cas de figure méritent une attention particulière :
Un joint conforme présente un aspect différent. Une variation de l'éclairage ou des réglages caméra modifie les couleurs enregistrées. Le nombre de pixels correspondants sort alors de la plage d'acceptation, générant un faux rejet.
Un joint défectueux passe le contrôle couleur. Les pixels ciblés restent dans la plage acceptée, alors qu'une anomalie visible ailleurs dans la zone de connexion requiert une intervention.
Comment le modèle 2D pré-entraîné de DaoAI fait-il la différence ?
Le modèle 2D pré-entraîné de DaoAI couvre la majorité des cas de soudures ouvertes et s'utilise directement. Pour les cas spécifiques, ajoutez les échantillons correspondants dans le logiciel et réentraînez le modèle pour ajuster leur classification.
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25 août 2026
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