CN113433133A - 压接判定方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种能够更准确地判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的压接判定方法。实施方式的压接判定方法是判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的方法，具备第一工序、第二工序和第三工序。在所述第一工序中，取得所述线束的压接部的图像数据。在所述第二工序中，根据所述图像数据求出第一数据，该第一数据是与所述压接部的空隙相关的数值数据。在所述第三工序中，基于所述第一数据，判定所述压接部的压接状态是否良好。

Description

压接判定方法
技术领域
本发明的实施方式涉及压接判定方法。
背景技术
关于电子设备的布线，在电源系统等瓦特数较高的部位的连接中，利用压接端子被压接于电线的线束(wire harnees)。在这样的线束中，若压接端子未充分地被压接于电线，则会发生电线的氧化、电线的脱落，电阻值上升而有可能产生发热、冒烟等。
因此，在制造线束时，需要能够准确地判定压接状态是否良好的判定方法。例如，已知有通过线束的压接部的截面观察、压接部的蜷曲(crimp)高度等来判定压接状态是否良好的方法。但是，在基于截面观察、压接部的蜷曲高度等的压接判定方法中，有时无法准确地判定压接状态是否良好。
现有技术文献
专利文献
专利文献：日本特开2004-248409号公报
发明内容
本发明解决的技术问题在于，提供一种能够更准确地判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的压接判定方法。
实施方式的压接判定方法是判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的方法，具备第一工序、第二工序和第三工序。在所述第一工序中，取得所述线束的压接部的图像数据。在所述第二工序中，根据所述图像数据求出第一数据，该第一数据是与所述压接部的空隙相关的数值数据。在所述第三工序中，基于所述第一数据，判定所述压接部的压接状态是否良好。
附图说明
图1是示意性地表示实施方式的线束的俯视图。
图2的(a)至图2的(c)是示意性地表示线束的压接部的一例的剖视图。
图3是表示第一实施方式的压接判定方法的流程图。
图4是示意性地表示二维的空隙率的求法的说明图。
图5是表示第二实施方式的压接判定方法的流程图。
图6是示意性地表示三维的空隙率的求法的说明图。
图7是表示第三实施方式的压接判定方法的流程图。
图8是表示第四实施方式的压接判定方法的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的各实施方式进行说明。
附图是示意性或概念性的，各部分的厚度与宽度的关系、部分间的大小的比率等未必与现实的相同。即使在表示相同的部分的情况下，也存在根据附图而彼此的尺寸、比率不同地表示的情况。
在本申请说明书和各图中，对于与已出现的图中前述过的相同的要素标注相同的附图标记并适当省略详细的说明。
图1是示意性地表示实施方式的线束的俯视图。
如图1所示，线束100具备电线10和安装于电线10的前端的压接端子20。
线束100具有多个电线10。另外，电线10的一部分被绝缘性的包覆部件15包覆。电线10例如包含铝、铜、铜合金等金属。压接端子20例如包含铝、铜、铜合金等金属、或者在它们的表面实施了镀敷的金属。
压接端子20具有安装于包覆部件15的第一安装部21和安装于电线10的第二安装部22。第一安装部21被安装为将包覆电线10的包覆部件15的周围覆盖。换言之，第一安装部21被安装于电线10中的被包覆部件15包覆的部分。第一安装部21通过以将包覆部件15的周围覆盖的方式挤压(铆接)第一安装部21，从而相对于包覆部件15被固定。
第二安装部22被安装为将电线10的周围覆盖。换言之，第二安装部22被安装于电线10中的未被包覆部件15包覆的部分。第二安装部22通过以将电线10的周围覆盖的方式挤压(铆接)第二安装部22，从而相对于电线10被固定。由此，第二安装部22与电线10电连接。即，第二安装部22被压接于电线10。这样，线束100具有压接端子20(第二安装部22)被压接于电线10的压接部30。
图2的(a)～图2的(c)是示意性地表示线束的压接部的一例的剖视图。
图2的(a)～图2的(c)是图1所示的A1-A2线的剖视图。
如图2的(a)～图2的(c)所示，在压接部30中，电线10被收纳于压接端子20(第二安装部22)的内部。即，在压接部30中，电线10位于被压接端子20(第二安装部22)包围的空间。因此，仅从压接部30的外观难以准确地判定压接状态是否良好。
如图2的(a)所示，在压接状态良好的情况下，在压接端子20与电线10之间不会产生大的空隙。另一方面，如图2的(b)所示，在压接状态不良的情况下，在压接端子20与电线10之间会产生大的空隙。这样，通过观察压接部30的截面，能够在一定程度上推定压接状态是否良好。
但是，例如，如图2的(c)所示，虽然在压接端子20与电线10之间存在空隙，但在该空隙小的情况下等，难以判定压接状态是否良好。即，仅通过观察压接部30的截面来定性地评价截面的状态，难以准确地判定压接状态是否良好。
(第一实施方式)
图3是表示第一实施方式的压接判定方法的流程图。
图4是示意性地表示二维的空隙率的求法的说明图。
如图3所示，在第一实施方式的压接判定方法中，首先，取得线束100的压接部30的图像数据(第一工序；步骤S101)。在该例子中，作为图像数据，取得压接部30的截面的二维图像数据。
压接部30的截面的二维图像数据例如能够通过在压接部30处将线束100切断，并利用光学显微镜、金属显微镜或电子显微镜等拍摄截面来取得。
此时，也可以在压接部30的内部流入了原子序数大于构成压接端子20的金属(例如铝、铜)的金属后，取得图像数据。此时，作为所使用的金属，例如可举出银、金、锡、铅及钼等。更具体而言，例如可以使用焊锡(共晶、无铅)、银膏、金膏或镀锡等。
接着，根据在第一工序(步骤S101)中取得的图像数据，求出与压接部30的空隙相关的数值数据(以下，称为“第一数据”(第二工序；步骤S102)。在该例子中，根据在步骤S101中取得的二维图像数据，作为第一数据，求出与压接部30的截面的二维的空隙相关的数值数据。这里所说的“与二维的空隙相关的数值数据”是二维的空隙率、二维的空隙形状、二维的空隙尺寸等。在该例子中，在步骤S102中，作为第一数据，求出二维的空隙率。
二维的空隙率可以如以下那样求出。首先，如图4所示，将二维图像数据二值化，而分为存在电线10及压接端子20的第一区域R1和不存在电线10及压接端子20的第二区域R2。第二区域R2中的位于第一区域R1的内部的部分能够视为与电线10与压接端子20之间的空隙以及电线10彼此之间的空隙对应的空隙区域R3。二维的空隙率Pa由空隙区域R3的面积S3相对于第一区域R1的面积S1与空隙区域R3的面积S3之和的比来表示(Pa＝S3/(S1+S3))。
另外，通过将二维图像数据二值化，从而能够用二进制的矩阵来表示空隙区域R3相对于第一区域R1的配置。根据该矩阵，能够求出二维的空隙形状。另外，通过将二维图像数据进行二值化，从而能够求出空隙区域R3的面积S3。根据该面积S3，能够求出二维的空隙尺寸。
接着，基于在第二工序(步骤S102)中求出的第一数据，判定压接部30的压接状态是否良好(第三工序；步骤S103)。在该例子中，基于在步骤S102中求出的二维的空隙率，判定压接部30的压接状态是否良好。若二维的空隙率为阈值以下(步骤S103：是)，则判定为压接部30的压接状态为“良好”(步骤S104)。另一方面，若二维的空隙率超过阈值(步骤S103：否)，则判定为压接部30的压接状态为“不良”(步骤S105)。
二维的空隙率的阈值例如能够根据过去制造出的合格品的二维的空隙率以及不合格品的二维的空隙率中的至少任意一方来求出。同样地，二维的空隙尺寸的阈值例如能够根据过去制造出的合格品的二维的空隙尺寸以及不合格品的二维的空隙尺寸中的至少任一个来求出。在将二维的空隙形状用于判定的情况下，例如，根据过去制造出的合格品的二维的空隙形状以及不合格品的二维的空隙形状中的至少任一个来求出成为判定的基准的矩阵，并与成为该基准的矩阵进行比较(例如，求出类似性的程度)，由此能够判定压接状态是否良好。
在第三工序(步骤S103)中，可以基于1个第一数据(例如空隙率、空隙形状、空隙尺寸等中的1个)进行判定，也可以基于多个第一数据(例如空隙率、空隙形状、空隙尺寸等中的2个以上)进行判定。在第三工序(步骤S103)中，在基于多个第一数据进行判定的情况下，在第二工序(步骤S102)中，根据图像数据求出多个第一数据。
这样，取得压接部30的图像数据，根据所取得的图像数据，求出与压接部30的空隙相关的数值数据(第一数据)，根据第一数据，判定压接部30的压接状态是否良好，由此能够定量地判定压接状态是否良好。因此，即使不是具有熟练进行判定的技能的人，也能够更准确地判定线束100的压接状态是否良好。
另外，通过根据图像数据求出空隙率并基于空隙率进行判定，从而与使用空隙形状、空隙尺寸进行判定的情况相比，能够更容易且准确地判定压接状态是否良好。
另外，取得压接部的截面的二维图像数据，根据二维图像数据求出截面的二维的第一数据，基于二维的第一数据进行判定，由此能够更容易地判定压接状态是否良好。
另外，在第一工序中，通过取得在压接部30的内部流入了原子序数比构成压接端子20的金属大的金属而赋予了对比度差的图像数据，从而能够更容易地提取空隙。因此，能够更准确地掌握压接部30的空隙的状态，能够更准确地判定压接状态是否良好。
(第二实施方式)
图5是表示第二实施方式的压接判定方法的流程图。
图6是示意性地表示三维的空隙率的求法的说明图。
如图5所示，在第二实施方式的压接判定方法中，首先，取得线束100的压接部30的图像数据(第一工序；步骤S201)。在该例子中，作为图像数据，取得压接部30的三维图像数据。
压接部30的截面的三维图像数据例如能够通过利用X射线CT(Computed_Tomography：计算机断层扫描)拍摄压接部30来取得。此时，也可以与第一实施方式同样地，在向压接部30的内部流入了原子序数比构成电线10的金属以及构成压接端子20的金属中的任一金属大的金属之后，取得图像数据。
接着，根据在第一工序(步骤S201)中取得的图像数据，求出与压接部30的空隙相关的数值数据(第一数据(第二工序；步骤S202)。在该例子中，根据在步骤S201中取得的三维图像数据，作为第一数据，求出与压接部30的三维的空隙相关的数值数据。这里所说的“与三维的空隙相关的数值数据”是指三维的空隙率、三维的空隙形状、三维的空隙尺寸等。在该例子中，在步骤S202中，作为第一数据，求出三维的空隙率。
三维的空隙率可以如以下那样求出。首先，如图6所示，将三维图像数据进行二值化，分为存在电线10及压接端子20的第一区域R1和不存在电线10及压接端子20的第二区域R2。第二区域R2中的位于第一区域R1的内部的部分能够视为与电线10与压接端子20之间的空隙以及电线10彼此之间的空隙对应的空隙区域R3。三维的空隙率Pb由空隙区域R3的体积V3相对于第一区域R1的体积V1与空隙区域R3的体积V3之和的比来表示(Pb＝V3/(V1+V3))。
另外，通过将三维图像数据进行二值化，从而能够用二进制的矩阵表示空隙区域R3相对于第一区域R1的配置。根据该矩阵，能够求出三维的空隙形状。另外，通过将三维图像数据进行二值化，从而能够求出空隙区域R3的体积V3。根据该体积V3，能够求出三维的空隙尺寸。
接着，基于在第二工序(步骤S202)中求出的第一数据，判定压接部30的压接状态是否良好(第三工序；步骤S203)。在该例子中，基于在步骤S202中求出的三维的空隙率，判定压接部30的压接状态是否良好。如果三维的空隙率为阈值以下(步骤S203：是)，则判定为压接部30的压接状态为“良好”(步骤S204)。另一方面，如果三维的空隙率超过阈值(步骤S203：否)，则判定为压接部30的压接状态为“不良”(步骤S205)。
三维的空隙率的阈值例如能够根据过去制造出的合格品的三维的空隙率以及不合格品的三维的空隙率中的至少任意一方来求出。同样地，三维的空隙尺寸的阈值例如能够根据过去制造出的合格品的三维的空隙尺寸以及不合格品的三维的空隙尺寸中的至少任一个来求出。在将三维的空隙形状用于判定的情况下，例如，根据过去制造出的合格品的三维的空隙形状以及不合格品的三维的空隙形状中的至少任一个来求出成为判定的基准的矩阵，并与成为该基准的矩阵进行比较(例如，求出类似性的程度)，由此能够判定压接状态是否良好。
在第三工序(步骤S203)中，可以基于1个第一数据(例如空隙率、空隙形状、空隙尺寸等中的1个)进行判定，也可以基于多个第一数据(例如空隙率、空隙形状、空隙尺寸等中的2个以上)进行判定。在第三工序(步骤S203)中，在基于多个第一数据进行判定的情况下，在第二工序(步骤S202)中，根据图像数据求出多个第一数据。
压接部30的空隙的状态有时因切断的位置(截面的位置)而不同。在该情况下，即使是相同的线束100的压接部30，也有可能根据截面的位置而判定为压接状态为“良好”，或者判定为压接状态为“不良”。即，在基于二维的第一数据进行判定的情况下，空隙的状态根据截面的位置而不同，有时难以准确地判定压接状态是否良好。
与此相对，取得压接部的三维图像数据，根据三维图像数据求出压接部的三维的第一数据，基于该第一数据进行判定，由此即使空隙的状态根据截面的位置而不同，也能够更准确地把握压接部30的空隙的状态。因此，与基于二维的第一数据进行判定的情况相比，能够更准确地判定压接状态是否良好。另外，如果是该方法，则能够以非破坏的方式进行压接状态是否良好判定。
另外，也可以是，在第一工序(步骤S201)中，取得压接部30的三维图像数据，在第二工序(步骤S202)中，求出任意位置的截面中的二维的第一数据(二维的空隙率、二维的空隙形状、二维的空隙尺寸等)，在第三工序(步骤S203)中，基于二维的第一数据判定压接部30的压接状态是否良好。此时，截面的位置例如能够设定在空隙率变得最小的位置。
(第三实施方式)
图7是表示第三实施方式的压接判定方法的流程图。
如图7所示，在第三实施方式的压接判定方法中，首先，取得线束100的压接部30的图像数据(第一工序；步骤S301)。此时，作为图像数据，既可以如第一实施方式那样取得压接部30的截面的二维图像数据，也可以如第二实施方式那样取得压接部30的三维图像数据。
接着，根据在第一工序(步骤S301)中取得的图像数据求出与压接部30的空隙相关的数值数据(第一数据(第二工序：步骤S302)。此时，作为第一数据，既可以如第一实施方式那样求出二维的第一数据，也可以如第二实施方式那样求出三维的第一数据。
接着，求出在第二工序(步骤S302)中求出的第一数据以外的数据(以下，称为“第二数据”(步骤S303)。第二数据例如包括与在线束中使用的部件相关的数据(电线、压接端子的材质、尺寸等)、与在制造中使用的设备(敷贴器、压接型等)相关的数据、与制造条件相关的数据(压接时的压力、压接时间等)、以及与线束的压接部的形状相关的数据(蜷曲高度、蜷曲宽度等)中的至少任一个。第二数据也可以根据在第一工序(步骤S301)中取得的图像数据求出。
此外，步骤S303既可以在步骤S301之前进行，也可以与步骤S301同时进行。另外，步骤S303既可以在步骤S301和步骤S302之间进行，也可以与步骤S302同时进行。
接着，基于在第二工序(步骤S302)中求出的第一数据以及在步骤S303中求出的第二数据，判定压接部30的压接状态是否良好(第三工序；步骤S304)。此时，使用存储有合格品的数据以及不合格品的数据中的至少任一个的数据库，通过AI解析来判定压接状态是否良好。在数据库中，例如存储有合格品的第一数据以及不合格品的第一数据中的至少任一个、合格品的第二数据以及不合格品的第二数据中的至少任一个。
在本申请说明书中，“AI解析”是使用了AI(Artificial Intelligence：人工智能)的解析。在基于AI解析的判定中，使用数据库中存储的数据，通过规定的算法，判定压接状态是否良好。这里所说的“规定的算法”是将多个数据组合来判定压接状态是否良好的算法。在基于AI解析的判定中，例如，使用数据库中存储的数据，基于通过机器学习而决定的基准，判定压接状态是否良好。在基于AI解析的判定中，例如基于通过以合格品的数据以及不合格品的数据为教师数据的“有教师学习”而决定的基准，判定压接状态是否良好。
在该例子中，基于AI解析的判定中使用的多个数据中的至少一个是在步骤S302中求出的第一数据。另外，基于AI解析的判定中使用的多个数据中的至少一个是在步骤S303中求出的第二数据。即，在该例子中，基于第一数据中的至少一个和第二数据中的至少一个，通过AI解析进行判定。在基于AI解析的判定所使用的多个数据中，既可以包含多个第一数据，也可以包含多个第二数据。
另外，在基于AI解析的判定中，例如也可以基于数据库中存储的数据，通过AI来选择将第一数据中的哪个数据(参数)用于判定。另外，在基于AI解析的判定中，例如也可以基于数据库中存储的数据，通过AI来选择将第二数据中的哪个数据(参数)用于判定。另外，在基于AI解析的判定中，例如也可以基于数据库中存储的数据来决定基于AI的判定中使用的各数据的加权。
(第四实施方式)
图8是表示第四实施方式的压接判定方法的流程图。
如图8所示，在第四实施方式的压接判定方法中，首先，取得线束100的压接部30的图像数据(第一工序；步骤S401)。然后，根据在第一工序(步骤S401)中取得的图像数据求出第一数据(第二工序；步骤S402)。步骤S401以及步骤S402能够分别与第三实施方式的步骤S301以及步骤S302同样地进行。
接着，基于在第二工序(步骤S402)中求出的第一数据，判定压接部30的压接状态是否良好(第三工序；步骤S403)。步骤S403例如能够与第一实施方式的步骤S103～S105、或者第二实施方式的步骤S203～S205同样地进行。
接着，在步骤S403中判定为压接状态为“良好”的情况下，求出第二数据(步骤S404)。步骤S404能够与第三实施方式的步骤S303同样地进行。
此外，步骤S404既可以在步骤S401之前进行，也可以与步骤S401同时进行。另外，步骤S404既可以在步骤S401与步骤S402之间进行，也可以与步骤S402同时进行。另外，步骤S404既可以在步骤S402与步骤S403之间进行，也可以与步骤S403同时进行。
接着，基于在步骤S404中求出的第二数据，判定压接部30的压接状态是否良好(步骤S405)。此时，使用存储有合格品的数据以及不合格品的数据中的至少任一个的数据库，通过AI解析来判定压接状态是否良好。步骤S405能够与第三实施方式的步骤S304同样地进行。但是，在该例子中，基于AI解析的判定中使用的多个数据都是在步骤S404中求出的第二数据。即，在步骤S405中，基于第二数据中的2个以上的数据，通过AI解析进行判定。在该例子中，能够将步骤S403～S405视为第三工序。
这样，在基于AI解析的判定中，基于第一数据的判定和基于第二数据的判定，既可以同时进行，也可以分别进行。换言之，在第三工序中，既可以如第三实施方式所示那样、一次进行基于第一数据和第二数据的基于AI解析的判定，也可以如第四实施方式所示那样、将基于第一数据的判定和基于第二数据的基于AI解析的判定分为两次来进行。
另外，在第四实施方式中，对在基于第一数据的判定(步骤S403)中判定为压接状态为“良好”的情况，进行基于第二数据的判定(步骤S405)。即，将在基于第一数据的判定(步骤S403)以及基于第二数据的判定(步骤S405)的双方中判定为压接状态为“良好”的判定为合格品。在第四实施方式中，例如也可以对在基于第一数据的判定(步骤S403)中判定为压接状态为“不良”的情况，进行基于第二数据的判定(步骤S405)。即，也可以将在基于第一数据的判定(步骤S403)以及基于第二数据的判定(步骤S405)的至少一方中判定为压接状态为“良好”的判定为合格品。
如以上所说明的那样，根据实施方式，提供一种能够更准确地判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的压接判定方法。
以上，例示了本发明的几个实施方式，但这些实施方式是作为例子提示的，并不意图限定发明的范围。这些新的实施方式能够以其他各种方式实施，在不脱离发明的主旨的范围内，能够进行各种省略、置换、变更等。这些实施方式及其变形例包含在发明的范围及主旨内，并且包含在权利要求书所记载的发明及其等同的范围内。另外，前述的各实施方式能够相互组合来实施。
附图标记说明
10电线、15包覆部件、20压接端子、21、22第一、第二安装部、30压接部、100线束、R1、R2第一、第二区域、R3空隙区域。

Claims (7)

1.一种压接判定方法，是判定压接端子被压接于电线的线束的压接状态是否良好的方法，所述压接判定方法具备：
第一工序，取得所述线束的压接部的图像数据；
第二工序，根据所述图像数据，求出第一数据，所述第一数据是与所述压接部的空隙相关的数值数据；以及
第三工序，基于所述第一数据，判定所述压接部的压接状态是否良好。
2.根据权利要求1所述的压接判定方法，其中，
在所述第三工序中，使用存储有合格品的数据以及不合格品的数据中的至少任一数据的数据库，基于所述第一数据和所述第一数据以外的第二数据，通过AI解析即人工智能解析来判定所述压接部的压接状态是否良好。
3.根据权利要求1所述的压接判定方法，其中，
在所述第二工序中，求出所述压接部的空隙率作为所述第一数据，
在所述第三工序中，若所述空隙率为阈值以下，则判定为压接状态良好，若所述空隙率超过所述阈值，则判定为压接状态不良。
4.根据权利要求2所述的压接判定方法，其中，
在所述第二工序中，求出所述压接部的空隙率作为所述第一数据，
在所述第三工序中，若所述空隙率为阈值以下，则判定为压接状态良好，若所述空隙率超过所述阈值，则判定为压接状态不良。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的压接判定方法，其中，
在所述第一工序中，取得所述压接部的截面的二维图像数据作为所述图像数据，
在所述第二工序中，根据所述二维图像数据，求出与所述截面的二维的空隙相关的数值数据，作为所述第一数据。
6.根据权利要求1至4中任一项所述的压接判定方法，其中，
在所述第一工序中，取得所述压接部的三维图像数据作为所述图像数据，
在所述第二工序中，根据所述三维图像数据，求出与所述压接部的三维的空隙相关的数值数据，作为所述第一数据。
7.根据权利要求1至4中任一项所述的压接判定方法，其中，
在所述第一工序中，在与构成所述压接端子的金属相比原子序数更大的金属流入到所述压接部的内部之后，取得所述压接部的所述图像数据。
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