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Temario del curso

Módulo 1: Introducción a Vision Builder AI y fundamentos de SMT

  • Introducción a Vision Builder AI
    • Interfaz de configuración e inspección
    • Diagrama de estados de inspección
    • Flujo de trabajo básico de inspección
  • Fundamentos de SMT
    • Proceso de ensamblaje SMT
    • Defectos en la colocación de componentes (desalineación, rotación, ausencia, polaridad, etc.)
    • Introducción a SPI y AOI

Módulo 2: Adquisición y preprocesamiento de imágenes

  • Adquisición de imágenes en Vision Builder AI
    • Configuración de adquisición de imágenes (simular adquisición)
    • Tipos de cámaras y consideraciones para SMT (resolución, iluminación)
  • Preprocesamiento de imágenes
    • Filtros para mejorar características (bordes, contraste)
    • Técnicas de reducción de ruido

Módulo 3: Ubicación de componentes y ajuste de coordenadas

  • Ubicación de componentes SMT
    • Uso de coincidencia de patrones para encontrar componentes
    • Consideraciones para la creación de plantillas (variaciones de componentes)
    • Uso de la región de interés (ROI) para optimizar la búsqueda
  • Sistemas de coordenadas
    • Creación de sistemas de coordenadas basados en la ubicación de los componentes
    • Calibración espacial (de píxeles a unidades del mundo real)

Módulo 4: Inspección de defectos de colocación

  • Inspección de presencia/ausencia
    • Uso de medición de intensidad para verificar la presencia de componentes
    • Detección de componentes faltantes
  • Medición de desplazamiento
    • Uso de herramientas de medición (geometría, calibrador) para cuantificar el desplazamiento
    • Cálculo de la desviación respecto a la posición nominal
  • Inspección de soldadura
    • Análisis de forma y tamaño (SPI)
    • Detección de puentes y soldadura insuficiente (AOI)
  • Detección de polaridad
    • Técnicas de reconocimiento de patrones para verificación de orientación

Módulo 5: Toma de decisiones lógicas, informes y optimización

  • Toma de decisiones lógicas
    • Uso de la calculadora lógica para combinar resultados de inspección
    • Definición de criterios de aprobación/rechazo
  • Informes y salida de datos
    • Extracción de datos de medición
    • Comunicación de resultados a sistemas externos
  • Optimización del sistema de inspección
    • Mejora de la velocidad de inspección
    • Ajuste de parámetros para mayor precisión
    • Técnicas comunes de solución de problemas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico de electrónica y sistemas de inspección
  • Experiencia con conceptos de visión artificial o procesos SMT
  • Familiaridad con aplicaciones basadas en Windows y lógica de programación general

Audiencia

  • Ingenieros de automatización
  • Profesionales de aseguramiento de la calidad que trabajan con líneas de producción SMT
  • Desarrolladores de sistemas de visión y especialistas en IoT
 35 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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