JP3342941B2 - Quality control method for crimp terminal of terminal crimping machine - Google Patents
Quality control method for crimp terminal of terminal crimping machineInfo
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Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、電線のストリップに端
子を圧着する端子圧着機における圧着端子を予め学習さ
れた基準圧着端子及び端子圧着機の経時変化に伴う運転
特性を勘案しながら端子を圧着する端子圧着機の圧着端
子品質管理方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a crimping terminal for a terminal crimping machine for crimping a terminal to a strip of electric wire while taking into account the operating characteristics of the reference crimping terminal and the terminal crimping machine which have been learned in advance with time. The present invention relates to a crimp terminal quality control method for a crimping terminal crimping machine.
【０００２】[0002]
【従来の技術】既に提案されているこの種の電線のスト
リップに端子を圧着する端子圧着機は、図８に示される
ように構成されている。2. Description of the Related Art A terminal crimping machine for crimping a terminal to a strip of such an electric wire, which has been already proposed, is configured as shown in FIG.
【０００３】即ち、図８において、電線のストリップに
端子を圧着する端子圧着機における機枠ａに下部には、
アンビルａ1 が設けられており、上記機枠ａの上部に
は、駆動軸ｂが回転自在に軸装されている。又、この駆
動軸ｂには、偏心ピンｃを有するクランク杆ｄが連結さ
れており、このクランク軸ｄの端部には、腕杆ｅと作動
杆ｆがピンｇで連結されている。さらに、この腕杆ｅの
基部は上記機枠ａの上部にピン軸ｈで枢着されており、
上記作動杆ｆの他端部はラム部材ｉにピンｊで連結され
ている。さらに又、このラム部材ｉは上記機枠ａに形成
されたガイド溝ｋに沿って上下方向へ摺動自在に設けら
れており、このラム部材ｉの下端部には、昇降クリンパ
ｍがアンビルａ1 上の上記電線ＷのストリップＷ1 に端
子Ｔを圧着するように着脱自在に垂設されている。又、
上記腕杆ｅの基部には、例えば、ロードセルのような圧
力センサーｎが端子Ｔを圧着する際の圧着力を検出する
ように付設されている。That is, in FIG. 8, a terminal crimping machine for crimping a terminal to a strip of an electric wire has a lower part of a machine frame a.
An anvil a1 is provided, and a drive shaft b is rotatably mounted above the machine frame a. Further, a crank rod d having an eccentric pin c is connected to the drive shaft b, and an arm rod e and an operating rod f are connected to an end of the crank shaft d by a pin g. Furthermore, the base of the arm rod e is pivotally mounted on the upper part of the machine frame a with a pin shaft h.
The other end of the operating rod f is connected to a ram member i by a pin j. Further, the ram member i is slidably provided in a vertical direction along a guide groove k formed in the machine frame a. The terminal T is detachably mounted so as to crimp the terminal T to the strip W1 of the above electric wire W. or,
For example, a pressure sensor n such as a load cell is attached to the base of the arm rod e so as to detect a crimping force when the terminal T is crimped.
【０００４】従って、上述した端子圧着機は、駆動軸ｂ
を回転することにより、この駆動軸ｂに連結している偏
心ピンｃを有するクランク杆ｄをクランク運動するか
ら、このクランク杆ｄに枢着されている上記作動杆ｆを
介して上記ラム部材ｉと一体の昇降クリンパｍでアンビ
ルａ1 上の上記電線ＷのストリップＷ1 に端子Ｔを圧着
している。Accordingly, the above-mentioned terminal crimping machine has a drive shaft b
Is rotated to crank the crank rod d having the eccentric pin c connected to the drive shaft b. Therefore, the ram member i is connected to the ram member i via the operating rod f pivotally connected to the crank rod d. The terminal T is crimped to the strip W1 of the electric wire W on the anvil a1 by the lifting crimper m integral with the terminal T.
【０００５】又一方、上記圧力センサーｎは端子Ｔを圧
着する際の圧着力を検出し、これを図示されない表示装
置に、図９のグラフに示すように、正常な圧着力の基準
信号パターンを曲線Ａで表示している。しかも、上記圧
力センサーｎは端子Ｔの圧着力の適性範囲を図１０のグ
ラフに示されるように、正常な圧着力の基準信号波形パ
ターンとしての曲線Ａに対して＋ｎ％程度の圧着力の曲
線Ａ1 と−ｍ％程度の圧着力の曲線Ａ2 の幅を持たせて
圧着力を検出している。On the other hand, the pressure sensor n detects the crimping force at the time of crimping the terminal T, and displays this on a display device (not shown) as shown in a graph of FIG. This is indicated by a curve A. Further, as shown in the graph of FIG. 10, the pressure sensor n has an appropriate range of the crimping force of the terminal T as shown in the graph of FIG. The crimping force is detected by giving A1 a width of the curve A2 of the crimping force of about -m%.
【０００６】すなわち、上記圧力センサーｎが圧着力の
時間的な変化をとらえ、パターン判定回路（図示され
ず）をトリガーすることにより、このパターン判定回路
に記録された正常な圧着力の基準信号波形パターンと上
記圧力センサーｎの圧着力との検出信号の波形パターン
とを対比して、その積分値としての仕事量、良品波形の
上下許容値に対するズレの統計値を差異として判定し、
圧着力の波形パターンが異常な時は異常信号を発信して
警報を発するようにしている。That is, the pressure sensor n detects a temporal change in the pressing force and triggers a pattern determining circuit (not shown), whereby a reference signal waveform of a normal pressing force recorded in the pattern determining circuit is obtained. Compare the pattern and the waveform pattern of the detection signal of the pressure force of the pressure sensor n, the work amount as the integrated value thereof, determine the statistical value of the deviation with respect to the upper and lower allowable values of the non-defective waveform as a difference,
When the waveform pattern of the crimping force is abnormal, an abnormal signal is transmitted to generate an alarm.
【０００７】従って、上述した端子圧着機の圧着端子
は、上記圧力センサーｎで端子Ｔを圧着する際の圧着力
を検出しながら、図１１（Ａ）（Ｂ）に示されるよう
に、上記電線Ｗの所定の長さのストリップＷ1 に端子Ｔ
のバレルＴ1 を圧着すると共に、所定のクリンプワイド
Ｔ2 、クリンプハイトＴ3 を形成するように圧着してい
る。Therefore, the crimp terminal of the above-described terminal crimping machine detects the crimping force when the terminal T is crimped by the pressure sensor n, and as shown in FIGS. The terminal T is connected to the strip W1 of a predetermined length of W.
Is crimped so as to form predetermined crimp width T2 and crimp height T3.
【０００８】他方、パターン判定回路に記録された正常
な圧着力の基準信号波形パターンと上記圧力センサーｎ
による圧着力の検出信号の波形パターン良品波形の上下
許容値とを判定し、圧着力の波形パターンが異常な時は
異常信号を発信して警報を発している。On the other hand, the reference signal waveform pattern of the normal crimping force recorded in the pattern judgment circuit and the pressure sensor n
The upper limit of the waveform pattern of the non-defective product is determined when the waveform pattern of the non-defective product is abnormal, and an abnormal signal is transmitted to issue an alarm.
【０００９】[0009]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た端子圧着機は、圧着端子を上記圧力センサーｎで端子
Ｔを圧着する際の圧着力を検出しながら、上記電線Ｗの
所定の長さのストリップＷ1 に端子ＴのバレルＴ1 を圧
着すると共に、所定のクリンプワイドＴ2 、クリンプハ
イトＴ3 を形成するように圧着している関係上、図１１
（Ｃ）に示されるように、不良な圧着端子はバレル・ト
ラジョンＴ4 の変形を生じたり、図５（Ｄ）に示される
ように、ストリップＷ1 の長さが不足していたり、図１
１（Ｅ）に示されるように、端子自体が上方へα角度又
は下方角度βへ傾いたりする。さらに、図１１（Ｆ）に
示されるように、端子自体が左方向へγ角度又は右方向
へδ角度へ傾いたり、図１１（Ｇ）に示されるように、
端子ＴのランスＴ5 が潰れたり、若しくは大きく変形し
たり、図１１（Ｈ）に示されるように、被覆をバレルＴ
1 を圧着して導通不良を生じたりする。さらに又、図１
１（Ｉ）に示されるように、ストリップＷ1 の芯線がは
み出したり、図１１（Ｊ）に示されるように、端子Ｔの
バレルＴ1 が変形したりしても、これらの不良な圧着端
子を検出することは困難であるばかりでなく、端子圧着
機の運転をそのまま継続すると、大量の不良品を製造す
る結果となる。However, the above-mentioned terminal crimping machine detects a crimping force when the crimping terminal crimps the terminal T with the pressure sensor n while stripping the wire W of a predetermined length. Since the barrel T1 of the terminal T is crimped to W1 and crimped so as to form a predetermined crimp width T2 and crimp height T3, FIG.
As shown in FIG. 5C, a defective crimp terminal causes deformation of the barrel trajectory T4, or as shown in FIG. 5D, the length of the strip W1 is insufficient, or FIG.
As shown in FIG. 1 (E), the terminal itself is inclined upward by α or downward by β. Further, as shown in FIG. 11 (F), the terminal itself is inclined to the left by a γ angle or to the right by a δ angle, or as shown in FIG. 11 (G),
The lance T5 of the terminal T is crushed or greatly deformed, and as shown in FIG.
The crimping of 1 may cause conduction failure. Furthermore, FIG.
As shown in FIG. 1 (I), even if the core wire of the strip W1 protrudes or the barrel T1 of the terminal T is deformed as shown in FIG. Not only is it difficult to do this, but if the operation of the terminal crimping machine is continued as it is, a large number of defective products will be produced.
【００１０】このように上述した端子圧着機は、圧着端
子を上記圧力センサーｎで端子Ｔを圧着する際の圧着力
を検出するだけで、図１１（Ｃ）（Ｄ）（Ｅ）（Ｆ）
（Ｇ）（Ｈ）（Ｉ）（Ｊ）に示されるような不良品の発
生は目視で行っており、品質の良否判定の基準となる許
容範囲の設定に信頼性に問題がある。As described above, the terminal crimping machine described above only detects the crimping force at the time of crimping the terminal T with the pressure sensor n using the pressure sensor n, and only detects the crimping force as shown in FIGS.
The occurrence of defective products as shown in (G), (H), (I), and (J) is performed visually, and there is a problem in reliability in setting an allowable range as a reference for quality determination.
【００１１】一方、上述した端子圧着機は、ラム部材ｉ
にラムボルトｉ1 で連結している昇降クリンパｍとアン
ビルａ1 との構成がＣ型に形成されているため、運転開
始から時間の経過と共にラムボルトｉ1 の下死点が徐々
に上昇したり、上記端子圧着機自体が温度や衝撃回数か
ら変化する傾向にある。On the other hand, the terminal crimping machine described above has a ram member i.
Since the structure of the lifting crimper m and the anvil a1 connected to the ram bolt i1 is formed in a C-shape, the bottom dead center of the ram bolt i1 gradually rises as time elapses from the start of operation, The machine itself tends to change from the temperature and the number of impacts.
【００１２】すなわち、図１２のグラフに示されるよう
に、上述した端子圧着機におけるラムポルトｉ1 の下死
点は、端子Ｔを圧着する第１回目には、最下位の曲線ｈ
1 となり、第５回目には、次の曲線ｈ2 となり、第１０
回目には、中程の曲線ｈ3 となり、さらに、第２０回目
には、最上位の曲線ｈ4 となる。さらに、上述した端子
圧着機は、図１３（Ａ）（Ｂ）のグラフに示されるよう
に、運転開始後の圧着回数と温度との関係からも明らか
なように、ラムボルトｉ1 の下死点が徐々に上昇して僅
かながら右上がりの傾向にある。しかも、上述した端子
圧着機は、図１４に示されるように、昇降クリンパｍと
アンビルａ1 との構成がＣ型に形成されているため、圧
着回数が運転開始から時間の経過と共にフレームａの顎
部が極めて僅かに開くような状態になる。That is, as shown in the graph of FIG. 12, the bottom dead center of the ram port i1 in the terminal crimping machine described above is the lowest curve h when the terminal T is crimped for the first time.
1 and the fifth time, the following curve h2, and the tenth curve
At the second round, the curve becomes a middle curve h3, and at the 20th round, the curve becomes the highest curve h4. Further, as shown in the graphs of FIGS. 13A and 13B, the terminal crimping machine described above has a lower dead center of the ram bolt i1 as apparent from the relationship between the number of times of crimping after the start of operation and the temperature. It gradually rises and slightly upwards. In addition, in the terminal crimping machine described above, as shown in FIG. 14, the structure of the lifting crimper m and the anvil a1 is formed in a C-shape. The condition is such that the part opens very slightly.
【００１３】他方、パターン判定回路に記録された正常
な圧着力の基準信号波形パターンと上記圧力センサーｎ
による圧着力検出信号の波形パターンとを対比する手段
は、統計的な処理をするため、判定処理に時間が掛か
り、しかも、電線の両端部に端子を圧着する端子圧着機
には、二組の圧着力の基準信号波形パターンを必要とし
ているから、判定処理が遅いばかりでなく、安価に提供
することが困難である。さらに、正常な圧着力の基準信
号波形パターンの登録が終了しても、図１０のグラフに
示されるように、ｎ％、−ｍ％の許容範囲の設定する際
に、少なくとも標準偏差値を出すだけのサンプル数を要
し、さらに、その範囲内に不良圧着波形がどの程度ある
かを確認しなければならず、樹脂噛み等の不良圧着波形
をも含めてしまうおそれもある。On the other hand, the reference signal waveform pattern of the normal crimping force recorded in the pattern judgment circuit and the pressure sensor n
Means for comparing the waveform pattern of the crimping force detection signal due to the statistical processing, the determination process takes time, and two sets of terminal crimping machine for crimping the terminal to both ends of the wire Since the reference signal waveform pattern of the crimping force is required, it is difficult not only to perform the determination process slowly but also to provide it at low cost. Further, even if the registration of the reference signal waveform pattern of the normal crimping force is completed, at least the standard deviation value is output when setting the allowable range of n% and -m% as shown in the graph of FIG. It is necessary to check the number of defective crimping waveforms within the range, and there is a possibility that defective crimping waveforms such as resin biting may be included.
【００１４】本発明は、上述した問題を解決するため
に、端子圧着機における圧力センサの圧着信号とニュー
ラルネットワークの学習に基づくデータとをコンピュー
タで比較して演算し、これを制御装置に入力し、この制
御装置で端子圧着機を運転制御し、圧着不良の端子を敏
速に処理して排除し、圧着端子の品質及び信頼性の向上
を図るようにした端子圧着機の圧着端子品質管理装置を
提供することを目的とする。According to the present invention, in order to solve the above-mentioned problem, a crimping signal of a pressure sensor in a terminal crimping machine is compared with data based on learning of a neural network by a computer, and the calculated data is input to a control device. The crimp terminal quality control device of the terminal crimping machine, which controls the operation of the terminal crimping machine with this control device, promptly processes and eliminates the terminal having a poor crimping and improves the quality and reliability of the crimping terminal. The purpose is to provide.
【００１５】[0015]
【課題を解決するための手段】本発明は、端子圧着機に
おける圧力センサの圧着信号をニューラルネットワーク
を備えたコンピュータに入力し、このコンピュータの表
示装置に圧着端子の良否を表示すると共に上記コンピュ
ータに接続された制御装置で上記端子圧着機の運転制御
する圧着端子の品質管理装置において、予め上記ニュー
ラルネットワークに端子の良品圧着波形群と不良品圧着
波形群及び上記端子圧着機の経時変化に伴う運転特性を
学習しながら入力し、このコンピュータに接続された記
録装置により圧着波形を表示装置に再生して識別分離性
の検証を行うと共に運転時、その圧着波形を表示したま
ま、即時的に測定波形を表示装置に表示して比較検証す
ると共に、上記ニューラルネットワークの学習に基づい
てコンピュータで演算して上記制御装置で上記端子圧着
機を運転制御し、品質の良否判定を上記表示装置に表示
し、不良表示時には、予め、不良内容ごとに学習させた
分類認識の判定に従い、端子圧着機に不良品排出させた
り、運転停止を行わせることを特徴とする端子圧着機の
圧着端子品質管理方法である。According to the present invention, a crimping signal of a pressure sensor in a terminal crimping machine is inputted to a computer provided with a neural network, and a display device of the computer displays whether the crimping terminal is good or not, and displays the result on the computer. The operation of the terminal crimping machine is controlled by the connected control device. In the crimp terminal quality control device, the non-defective crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal are previously stored in the neural network, and the operation of the terminal crimping machine is performed with the aging. Input the data while learning the characteristics, and play back the compression waveform on the display device by the recording device connected to this computer to verify the discrimination and separability. During operation, the measurement waveform is displayed immediately while the compression waveform is displayed. Is displayed on a display device for comparison and verification, and based on the learning of the neural network, Then, the operation of the terminal crimping machine is controlled by the control device, and the quality judgment is displayed on the display device. At the time of displaying a defect, the terminal crimping machine is preliminarily determined according to the classification recognition learned for each defect content. A method for controlling the quality of crimped terminals of a terminal crimping machine, characterized in that defective products are discharged or operation is stopped.
【００１６】[0016]
【作用】本発明は、予め、上記ニューラルネットワーク
に端子の良品圧着波形群と不良品圧着波形群及び上記端
子圧着機の経時変化に伴う運転特性を学習しながら入力
して置き、上記端子圧着機の運転中の時間の経過に伴う
上記運転特性に合せて端子の良品圧着波形群と不良品圧
着波形群とを上記ニューラルネットワークの学習に基づ
いてコンピュータで演算して上記制御装置で上記端子圧
着機を運転制御し、品質の良否判定を上記表示装置に表
示しながら、不良表示時には、予め、不良内容ごとに学
習させた分類認識の判定に従い、端子圧着機に不良品排
出させたり、運転停止を行わせたりするものである。According to the present invention, the terminal crimping machine is preliminarily input into the neural network while learning the non-defective crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal and the operating characteristics of the terminal crimping machine with the lapse of time. The non-defective crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal are calculated by a computer based on the learning of the neural network in accordance with the operation characteristics with the elapse of time during operation of the terminal crimping machine by the control device. While controlling the operation and displaying the quality judgment on the display device, at the time of the defect display, according to the classification recognition learned in advance for each defect content, the terminal crimping machine discharges the defective product or stops the operation. Or let them do it.
【００１７】[0017]
【実施例】以下、本発明を図示のー実施例について説明
する。図１において、符号１は、電線ＷのストリップＷ
1 に端子Ｔを圧着する端子圧着機であって、この端子圧
着機１内には、例えば、フォトセンサーによるトリガー
センサー２及び、例えば、ロードセルによる圧力センサ
ー３が付設されており、このトリガーセンサー２は圧着
開始のタイミングを図りながら、このトリガーセンサー
２のトリガー信号２ａを後述するコンピュータ５へ入力
している。又、上記圧力センサー３には、出力電圧を増
幅するチャージアンプユニット４が接続されており、こ
のチャージアンプユニット４及び上記トリガーセンサー
２には、コンピュータ５が接続されている。さらに、こ
のコンピュータ５内には、ＣＰＵ（中央演算処理装置）
５ａ、各種の電線のストリップに形状や大きさを異にし
た各種の端子を圧着する基準圧着端子（正常な圧着力の
基準信号波形パターン）を格納記憶した内部メモリ５
ｂ、インターフェイス５ｃ、通信部５ｄ、Ｉ／Ｏ５ｅが
それぞれ内蔵されている。さらに又、上記通信部５ｄに
は、ニューラルネットワーク６が接続されており、この
ニューラルネットワーク（認識記憶部）６は上記コンピ
ュータ５で波形解析による圧着端子例を提示すると望ま
しい波形解析の変換を真似して学習記憶している。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described below with reference to an illustrated embodiment. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a strip W of an electric wire W.
1 is a terminal crimping machine for crimping a terminal T. In the terminal crimping machine 1, for example, a trigger sensor 2 using a photo sensor and a pressure sensor 3 using a load cell, for example, are attached. Inputs the trigger signal 2a of the trigger sensor 2 to the computer 5 described later while trying to start the pressure bonding. A charge amplifier unit 4 for amplifying an output voltage is connected to the pressure sensor 3, and a computer 5 is connected to the charge amplifier unit 4 and the trigger sensor 2. The computer 5 further includes a CPU (Central Processing Unit).
5a, an internal memory 5 for storing and storing reference crimp terminals (reference signal waveform patterns of normal crimping force) for crimping various terminals having different shapes and sizes to various wire strips.
b, an interface 5c, a communication unit 5d, and an I / O 5e. Further, a neural network 6 is connected to the communication unit 5d. The neural network (recognition storage unit) 6 simulates a desired waveform analysis conversion when the computer 5 presents an example of a crimp terminal by waveform analysis. I remember learning.
【００１８】特に、上記ニューラルネットワーク６に
は、予め、端子の良品圧着波形群と不良品圧着波形群及
び上記端子圧着機１の経時変化に伴う運転特性を学習し
ながら入力し、運転時、コンピュータ５内のＣＰＵ５ａ
や各種の電線のストリップに形状や大きさを異にした各
種の端子を圧着する基準圧着端子（正常な圧着力の基準
信号波形パターン）を記憶した内部メモリ５ｂ、インタ
ーフェイス５ｃ及び通信部５ｄ、Ｉ／Ｏ５ｅで経時変化
に伴う運転特性に合せて端子の良品圧着波形群と不良品
圧着波形群とを上記ニューラルネットワーク６の学習に
基づいて演算して後述する制御装置８で上記端子圧着機
１を運転制御している。In particular, the neural network 6 is preliminarily input while learning the non-defective crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal and the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with the lapse of time. CPU 5a in 5
Memory 5b, an interface 5c, a communication unit 5d, and a reference crimping terminal (a standard signal waveform pattern of a normal crimping force) for crimping various terminals having different shapes and sizes to strips of various wires and wires. In step / O5e, a group of non-defective crimping waveforms and a group of non-defective crimping waveforms of the terminal are calculated based on learning of the neural network 6 in accordance with the operating characteristics associated with aging. The operation is controlled.
【００１９】即ち、上記ニューラルネットワーク６は、
本質的に並列処理（並列分散処理）性能が高く、連想処
理、類似性の発見を得意とし、生データをそのまま入力
できるため、入力データの性質を観察しながら、ネット
ワークの作成・編集作業を行って、圧着波形の認識信頼
性に最適な神経回路構造を決定することができ、また、
ニューロン素子自態に活性を持たせて、活動的にシナプ
ス（結合点）を発芽・成長・変化させ、全体の収束事態
の中にも特徴記憶を行わせる記憶システムであり、上記
ニューラルネットワーク６は、図６に示されるように、
端子の良品圧着波形群と不良品圧着波形群及び上記端子
圧着機１の経時変化に伴う運転特性を学習して入力する
入力層、ベクトルを記憶する中間層及びベクトルの総和
による出力層とで構成している。That is, the neural network 6 includes:
Essentially, it has high parallel processing (parallel distributed processing) performance, is good at associative processing and finding similarities, and can input raw data as it is, so it creates and edits networks while observing the characteristics of input data Therefore, it is possible to determine the most suitable neural circuit structure for the recognition reliability of the crimping waveform,
The neural network 6 is a storage system that activates the neuron element automorphism, actively germinates, grows, and changes a synapse (connection point) and performs feature storage even during the entire convergence situation. , As shown in FIG.
Composed of a non-defective crimping waveform group of terminals and a defective crimping waveform group, an input layer for learning and inputting the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with time, an intermediate layer for storing vectors, and an output layer for summation of vectors. are doing.
【００２０】他方、上記コンピュータ５のＩ／Ｏ５ｅに
は、記録装置７が接続されており、この記録装置７は外
部記録装置７ａと表示装置７ｂとで構成されており、こ
の記録装置７は、図２乃至図５に示されるように、圧着
端子の良否の記録及び再生を表示するようにしている。On the other hand, a recording device 7 is connected to the I / O 5e of the computer 5, and the recording device 7 is composed of an external recording device 7a and a display device 7b. As shown in FIGS. 2 to 5, recording and reproduction of the quality of the crimp terminal are displayed.
【００２１】即ち、上記表示装置７ｂは、図２及び図３
に示されるように、端子圧着機１の運転特性（動特性）
の時間（ｔ）と圧着回数との特性曲線を表示することが
できる。That is, the display device 7b is shown in FIGS.
As shown in (1), operating characteristics (dynamic characteristics) of the terminal crimping machine 1
The characteristic curve of the time (t) and the number of times of pressing can be displayed.
【００２２】つまり、上記端子圧着機１は端子Ｔを圧着
する第１回目には、最上位の曲線ａとなり、第５回目に
は、曲線ｂとなり、第１０回目には、曲線ｃとなり、さ
らに、第３０回目には、最下位の曲線ｄとなる。これら
の各曲線ａ、ｂ、ｃ、ｄは、運転開始後、徐々に下降曲
線となり、運転特性が減衰安定化しており、上記ニュー
ラルネットワーク６は上記端子圧着機１の経時変化に伴
う運転特性を学習して入力している。さらに、上記端子
圧着機１は、図４（Ａ）に示されるように、運転開始
後、第１回目の初期入力圧着型波形ａ´1 を第１回目の
識別分離圧着型波形ａ1 に学習して表示しており、上記
端子圧着機１は、図４（Ｂ）に示されるように、第１回
目の識別分離圧着型波形ａ1 と減衰安定化した第３０回
目の識別分離圧着型波形ｄ1 を表示しており、しかも、
上記ニューラルネットワーク６は上記端子圧着機１の経
時変化に伴う運転特性についても学習している。That is, the first time the terminal crimping machine 1 crimps the terminal T, the curve becomes the uppermost curve a, the fifth curve becomes the curve b, the tenth curve becomes the curve c, The 30th time is the lowest curve d. These curves a, b, c, and d gradually decrease after the start of the operation, and the operating characteristics are attenuated and stabilized, and the neural network 6 shows the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with the aging. Learning and typing. Further, as shown in FIG. 4A, the terminal crimping machine 1 learns the first initial input crimping-type waveform a'1 into the first identification-separating crimping-type waveform a1 after the start of operation. As shown in FIG. 4 (B), the terminal crimping machine 1 compares the first identification-separation crimping waveform a1 and the attenuation-stabilized 30th identification-separation crimping waveform d1. Is displayed, and
The neural network 6 has also learned the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with time.
【００２３】さらに又、図５（Ａ）の曲線ａ1 は、運転
開始後、第１回目の良品の識別分離圧着型波形を学習し
て表示したものであり、図５（Ａ）の曲線ａ2 は、第１
回目の芯線１本切れ不良波形を学習して表示したもので
あり、図５（Ａ）の曲線ａ3は、第１回目の樹脂噛い不
良波形を学習して表示したものである。しかも、上記ニ
ューラルネットワーク６は上記端子圧着機１の経時変化
に伴う運転特性についても学習している。Further, a curve a1 in FIG. 5 (A) is obtained by learning and displaying the first non-defective separating / compression bonding type waveform after the start of operation, and a curve a2 in FIG. 5 (A) is , First
The waveform of the first core wire breakage is learned and displayed, and the curve a3 in FIG. 5A is obtained by learning and displaying the first waveform of the resin biting failure. Moreover, the neural network 6 also learns the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with time.
【００２４】又、図５（Ｂ）の曲線ａ1 は第１回目の良
品の識別分離圧着型波形であり、図５（Ｂ）の曲線ｄ1
は、減衰安定化した第３０回目の識別分離圧着型波形を
学習して表示したものであり、図５（Ｂ）の曲線ａ3
は、第１回目の樹脂噛い不良波形を学習したものであ
る。さらに、図５（Ｂ）の曲線ｅは疑似樹脂噛い不良波
形合成曲線を学習して表示したものである。ここで疑似
樹脂噛い不良波形合成曲線ｅは、 ｅ＝（ｄ1 ／ａ1 ）×ａ3 である。A curve a1 shown in FIG. 5B is a first non-defective separated pressure bonding type waveform of a non-defective product, and a curve d1 shown in FIG. 5B.
Is a curve obtained by learning and displaying the 30th discrimination-separation crimping type waveform whose attenuation has been stabilized. The curve a3 in FIG.
Is the result of learning the first resin biting failure waveform. Further, a curve e of FIG. 5B is obtained by learning and displaying a pseudo resin biting failure waveform composite curve. Here, the pseudo resin biting failure waveform composite curve e is e = (d1 / a1) × a3.
【００２５】上記ニューラルネットワーク６は図５
（Ｂ）の各曲線を上記端子圧着機１の経時変化に伴う運
転特性についても学習している。The neural network 6 is shown in FIG.
Each curve of (B) is also learned about the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with time.
【００２６】特に、図６に示されるように、上記ニュー
ラルネットワーク６は、端子Ｔの良品圧着波形群、不良
品圧着波形群及び上記端子圧着機１の時間の経過に伴う
運転特性を学習すると共に、追加学習して精度の向上を
図り、しかも、図５（Ｂ）の各曲線に示されるように、
波形入力、合成学習より識別機能の微調整ができる。In particular, as shown in FIG. 6, the neural network 6 learns the crimping waveform group of the non-defective product of the terminal T, the crimping waveform group of the defective product, and the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with the elapse of time. , Additional learning is performed to improve the accuracy, and as shown by each curve in FIG.
Fine adjustment of the discrimination function can be made by waveform input and synthesis learning.
【００２７】なお、ここで合成学習とは、図３に示され
るように、良品圧着の減衰波形を記録することにより、
図５（Ｂ）の各曲線ａ3 、ｅに示されるように、不良圧
着波形の合成をすることにより、良品波形サンプリング
の各検出点における減衰率を算出し、不良品波形サンプ
リングの第１回目の圧着波形を乗算すれば、経時変化中
の不良品波形サンプリングを疑似合成することになり、
これを上記ニューラルネットワーク６のニューラル認識
ソフトで端子Ｔの不良品圧着波形群と同じに学習するこ
とにより、経時変化中や安定化後の不良品検出精度を高
くすることも可能である。Here, the synthetic learning means that, as shown in FIG. 3, the attenuation waveform of the non-defective product is recorded.
As shown by the curves a3 and e in FIG. 5B, by combining the defective compression bonding waveforms, the attenuation factor at each detection point of the non-defective waveform sampling is calculated, and the first sampling of the defective waveform is performed. If the crimping waveform is multiplied, the defective product waveform that changes over time will be pseudo-synthesized,
By learning this with the neural recognition software of the neural network 6 in the same manner as the defective product crimping waveform group of the terminal T, it is possible to increase the accuracy of detecting defective products during aging or after stabilization.
【００２８】又一方、図３乃至図５に示されるように、
記録した波形や認識状態は、上記記録装置７により呼び
出して重ね合わせ表示をすることで識別分離性を検証す
ることができると同時に上記記録装置７のスクリーンの
画面に重ね合わせした状態のまま波形サンプルリングや
記録波形の修正をすることができる。On the other hand, as shown in FIGS.
The recorded waveforms and recognition states can be verified by discriminating and separating by recalling and displaying by superimposing on the recording device 7 and, at the same time, waveform samples are superimposed on the screen of the recording device 7. Rings and recording waveforms can be modified.
【００２９】又一方、上記コンピュータ５のＡ／Ｄコン
バータボードユニット５ｆには、制御装置８が上記端子
圧着機１の運転を制御するように接続されている。On the other hand, a control device 8 is connected to the A / D converter board unit 5f of the computer 5 so as to control the operation of the terminal crimping machine 1.
【００３０】即ち、この制御装置８は、図１１（Ｃ）
（Ｄ）（Ｅ）（Ｆ）（Ｇ）（Ｈ）（Ｉ）（Ｊ）に示され
るような不良の圧着端子を検出表示すると、瞬時に上記
端子圧着機１の運転を緊急停止あるいは不良圧着端子排
出をするようにしている。That is, the control device 8 is configured as shown in FIG.
(D) When a defective crimp terminal as shown in (E) (F) (G) (H) (I) (J) is detected and displayed, the operation of the terminal crimping machine 1 is instantaneously stopped or defective crimping is performed. Terminal discharge is performed.
【００３１】以下、本発明の作用について説明する。従
って、端子圧着機１における圧力センサ３の圧着信号を
ニューラルネットワーク６を備えたコンピュータ５を入
力し、このコンピュータ５の表示装置７に圧着端子の良
否を表示すると共に上記コンピュータ５に接続された制
御装置８で上記端子圧着機１の運転制御する圧着端子の
品質管理装置において、予め、上記ニューラルネットワ
ーク６に端子Ｔの良品圧着波形群と不良品圧着波形群及
び上記端子圧着機１の経時変化に伴う運転特性を学習し
ながら入力しておく。Hereinafter, the operation of the present invention will be described. Accordingly, the crimping signal of the pressure sensor 3 in the terminal crimping machine 1 is inputted to a computer 5 having a neural network 6 and the display device 7 of the computer 5 displays the quality of the crimping terminal and controls the computer 5 In the quality control device of the crimp terminal which controls the operation of the terminal crimping machine 1 by the device 8, the good crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal T and the time-dependent change of the terminal crimping machine 1 in the neural network 6 are determined in advance. Input while learning the associated driving characteristics.
【００３２】この場合、前述した図３乃至図６に示され
るように、端子Ｔの良品圧着波形群、不良品圧着波形群
及び上記端子圧着機１の時間の経過に伴う運転特性を学
習している。In this case, as shown in FIGS. 3 to 6, the non-defective crimping waveform group and the crimping waveform group of the terminal T and the operation characteristics of the terminal crimping machine 1 with time are learned. I have.
【００３３】これを図７に示されるフローチャートで説
明する。予め、各種の電線のストリップに形状や大きさ
を異にした各種の端子を圧着する基準圧着端子（正常な
圧着力の基準信号波形パターン）を記憶して上記端子圧
着機１の経時変化に伴う運転特性を学習しながら入力す
る動作がステップｓ1 からステップｓ8 に該当する。This will be described with reference to the flowchart shown in FIG. A reference crimping terminal (reference signal waveform pattern of normal crimping force) for crimping various terminals having different shapes and sizes to various wire strips is stored in advance, and the terminal crimping machine 1 changes with time. The operation of inputting while learning the driving characteristics corresponds to steps s1 to s8.
【００３４】次に、ステップｓ9 からステップｓ15は上
記ニューラルネットワーク６に端子Ｔの良品圧着波形群
と不良品圧着波形群及び上記端子圧着機１の経時変化に
伴う運転特性を学習しながら入力する。Next, in steps s9 to s15, the non-defective crimping waveform group and the non-defective crimping waveform group of the terminal T and the operating characteristics of the terminal crimping machine 1 with time are input to the neural network 6 while learning.
【００３５】さらに、上記端子圧着機１の運転時、経時
変化に伴う上記運転特性に合せて端子の良品圧着波形群
と不良品圧着波形群とを上記ニューラルネットワークの
学習に基づいてコンピュータ５で演算して上記制御装置
８で上記端子圧着機１を運転制御し、品質の良否判定を
上記表示装置７に表示し、不良表示時に運転停止もしく
は不良圧縮端子排出する端子圧着機１の圧着端子の品質
管理する。Further, when the terminal crimping machine 1 is operated, a computer 5 calculates a good crimping waveform group and a defective crimping waveform group of the terminal based on the learning of the neural network in accordance with the above-mentioned operating characteristics accompanying the temporal change. Then, the control device 8 controls the operation of the terminal crimping machine 1, and displays the quality judgment on the display device 7. When the failure is displayed, the operation is stopped or the defective compression terminal is discharged. to manage.
【００３６】これを図７に示されるフローチャートで説
明すると、ステップｓ16からステップｓ21に該当する。This will be described with reference to the flowchart shown in FIG. 7, which corresponds to steps s16 to s21.
【００３７】従って、本発明は、端子圧着機１における
アンビル１ａ上の上記電線ＷのストリップＷ1 に端子Ｔ
を圧着する際、トリガーセンサー２で時間分波形の表示
内容を決定づける出力波形信号のサンプリングを開始す
る。つまり、圧着開始のタイミングを図りながら、この
トリガーセンサー２のトリガー信号２ａが上記コンピュ
ータ５へ入力すると共に、上記圧力センサー３が圧着力
を検出し、この圧力センサー３の圧力信号がチャージア
ンプユニット４へ入力して出力電圧を増幅する。Therefore, according to the present invention, the terminal T is attached to the strip W1 of the electric wire W on the anvil 1a in the terminal crimping machine 1.
When crimping is performed, sampling of the output waveform signal that determines the display content of the waveform for the time by the trigger sensor 2 is started. That is, the trigger signal 2a of the trigger sensor 2 is input to the computer 5 while the timing of the start of crimping is set, and the pressure sensor 3 detects the crimping force. To amplify the output voltage.
【００３８】即ち、圧力センサー３の圧着工程出力波形
信号はチャージアンプユニット４内で電圧変換される。
なお、ここで、上記チャージアンプユニット４は圧着工
程を管理する機能を有しており、正常な圧着工程出力ピ
ーク値が所定の最大圧着力の約８割程度になるように設
定されている。That is, the output waveform signal of the pressure sensor 3 in the pressure bonding step is converted into a voltage in the charge amplifier unit 4.
Here, the charge amplifier unit 4 has a function of managing the crimping process, and is set so that a normal peak value of the crimping process output is about 80% of a predetermined maximum crimping force.
【００３９】さらに、図９の鎖線曲線Ｂに示されるよう
に、上記チャージアンプユニット４内で電圧変換された
圧力センサー３の圧力信号は上記コンピュータ５へ入力
し、しかる後、このコンピュータ５のＣＰＵ５ａで内部
メモリ５ｂによる波形解析による基準圧着端子例と比較
演算し、これを上記Ａ／Ｄコンバータボードユニット５
ｆのＴＴＬ信号８ａを介して上記制御装置８へ入力して
上記端子圧着機１の運転を制御する。Further, as shown by a dashed line curve B in FIG. 9, the pressure signal of the pressure sensor 3 whose voltage has been converted in the charge amplifier unit 4 is input to the computer 5, and thereafter, the CPU 5a of the computer 5 And a comparison operation with the reference crimp terminal example by the waveform analysis by the internal memory 5b, and this is compared with the A / D converter board unit 5.
f to the control device 8 via the TTL signal 8a to control the operation of the terminal crimping machine 1.
【００４０】即ち、この制御装置８は、図５（Ｃ）
（Ｄ）（Ｅ）（Ｆ）（Ｇ）（Ｈ）（Ｉ）（Ｊ）に示され
るような不良の圧着端子を検出表示すると、瞬時に上記
端子圧着機１の運転を緊急停止もしくは不良圧着端子を
排出する。つまり、品質の良否判定の基準となる波形パ
ターンの類似性において、不良波形群として認識判定さ
れると、上記制御装置８は端子圧着機１を運転を緊急停
止もしくは、不良圧着端子の排出信号を出す。さらに、
この制御装置８はクランク機構における昇降クリンパの
下死点の微調整、電線の芯だしの微調整及び連鎖端子の
間欠送りの微調整も行なうことが可能となる。That is, the control device 8 is configured as shown in FIG.
(D) When a defective crimp terminal as shown in (E) (F) (G) (H) (I) (J) is detected and displayed, the operation of the terminal crimping machine 1 is immediately stopped or defective crimping is performed. Discharge the terminals. In other words, when it is recognized and determined as a group of defective waveforms in the similarity of the waveform patterns serving as the criterion of quality determination, the control device 8 urgently stops the operation of the terminal crimping machine 1 or outputs a discharge signal of the defective crimping terminal. put out. further,
This control device 8 can also perform fine adjustment of the bottom dead center of the lifting / lowering crimper in the crank mechanism, fine adjustment of the centering of the electric wire, and fine adjustment of the intermittent feed of the chain terminal.
【００４１】他方、上記コンピュータ５はその通信部５
ｄを通してニューラルネットワーク６へ入力する。する
と、このニューラルネットワーク６は波形解析による圧
着端子例を提示して望ましい波形解析の変換を真似して
学習する。さらに又、上記コンピュータ５はそのＩ／Ｏ
５ｂから記録装置７へ圧着端子の良否の記録及び再生を
表示している。On the other hand, the computer 5 has a communication unit 5
Input to the neural network 6 through d. Then, the neural network 6 presents an example of a crimp terminal by waveform analysis and learns by imitating a desired waveform analysis conversion. Further, the computer 5 has its I / O
5b shows the recording and reproduction of the quality of the crimp terminal from the recording device 7 to the recording device 7.
【００４２】[0042]
【発明の効果】以上述べたように本発明は、予め、上記
ニューラルネットワークに端子の良品圧着波形群と不良
品圧着波形群及び上記端子圧着機の経時変化に伴う運転
特性を学習しながら入力し、運転時、時間の経過に伴う
上記運転特性に合せて端子の良品圧着波形群と不良品圧
着波形群とを上記ニューラルネットワークの学習に基づ
いてコンピュータで演算して上記制御装置で上記端子圧
着機を運転制御しているので、高速度で圧着不良の端子
を排除できるばかりでなく、圧着端子の品質及び信頼性
の向上を図ることができるし、経時的な変化や記録、学
習漏れ等に対して微調整や追加学習もできるし、端子の
不良品圧着波形群をも学習しているから、圧着不良を低
減して生産効率の向上を図ることができる等の優れた効
果を有する。As described above, according to the present invention, a group of non-defective crimping waveforms and a group of non-defective crimping waveforms of terminals and the operating characteristics of the terminal crimping machine with the lapse of time are input to the neural network in advance. In operation, a non-defective crimping waveform group and a defective crimping waveform group of a terminal are calculated by a computer based on learning of the neural network in accordance with the above-described operating characteristics over time, and the terminal crimping machine is controlled by the control device. Operation control, it is possible not only to eliminate crimped terminals at high speed, but also to improve the quality and reliability of crimped terminals. Since fine adjustment and additional learning can be performed, and a group of defective product crimping waveforms of terminals is also learned, there are excellent effects such as a reduction in crimping failure and an improvement in production efficiency.
【図１】本発明の端子圧着機の圧着端子品質管理方法の
ブロック線図。FIG. 1 is a block diagram of a method for quality control of a crimp terminal of a terminal crimping machine according to the present invention.
【図２】本発明の端子圧着機の圧着端子品質管理方法に
使用される表示装置の表示部の正面図。FIG. 2 is a front view of a display unit of a display device used in the method for controlling the quality of a crimp terminal of a terminal crimping machine according to the present invention.
【図３】上記表示装置の表示部の端子圧着機の運転特性
を示すグラフ。FIG. 3 is a graph showing operating characteristics of a terminal crimping machine in a display unit of the display device.
【図４】上記表示装置の表示部の端子圧着機の時間と電
圧との関係を示すグラフ。FIG. 4 is a graph showing a relationship between time and voltage of a terminal crimping machine in a display unit of the display device.
【図５】上記表示装置の表示部の端子圧着機の時間と電
圧との関係を示すグラフ。FIG. 5 is a graph showing a relationship between time and voltage of a terminal crimping machine in a display unit of the display device.
【図６】本発明に使用されるニューラルネットワークの
学習を説明するための線図。FIG. 6 is a diagram for explaining learning of a neural network used in the present invention.
【図７】本発明の端子圧着機の品質管理方法のフローチ
ャート。FIG. 7 is a flowchart of a quality control method of the terminal crimping machine according to the present invention.
【図８】既に提案されている端子圧着機の正面図。FIG. 8 is a front view of an already proposed terminal crimping machine.
【図９】既に提案されている端子圧着機の作用を説明す
るためのグラフ。FIG. 9 is a graph for explaining the operation of a terminal crimping machine that has already been proposed.
【図１０】圧着端子の品質管理の正常な圧着力の基準信
号波形パターンを示すグラフ。FIG. 10 is a graph showing a reference signal waveform pattern of a normal crimping force in quality control of a crimp terminal.
【図１１】電線のストリップに端子を圧着する各圧着端
子例を示す図。FIG. 11 is a view showing an example of each crimp terminal for crimping a terminal to a strip of an electric wire.
【図１２】端子圧着機のラムボルトの下死点変位と時間
との関係を示すグラフ。FIG. 12 is a graph showing a relationship between displacement of a bottom dead center of a ram bolt of a terminal crimping machine and time.
【図１３】上記ラムボルトの下死点変位及び温度とショ
ット数との関係を示すグラフ。FIG. 13 is a graph showing the relationship between the bottom dead center displacement and temperature of the ram bolt and the number of shots.
【図１４】端子圧着機のフレームの変化を示すグラフ。FIG. 14 is a graph showing a change in the frame of the terminal crimping machine.
【符号の説明】 １ 端子圧着機 ２ トリガーセンサー ３ 圧力センサー ４ チャージアンプユニット ５ コンピュータ ６ ニューラルネットワーク ７ 記録装置 ８ 制御装置[Description of Signs] 1 Terminal crimping machine 2 Trigger sensor 3 Pressure sensor 4 Charge amplifier unit 5 Computer 6 Neural network 7 Recording device 8 Control device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H01R 43/048 G01R 31/02 G06F 15/18 G06G 7/60 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (58) Field surveyed (Int.Cl. 7 , DB name) H01R 43/048 G01R 31/02 G06F 15/18 G06G 7/60
Claims (1)
をニューラルネットワークを備えたコンピュータに入力
し、このコンピュータの表示装置に圧着端子の良否を表
示すると共に上記コンピュータに接続された制御装置で
上記端子圧着機の運転制御する圧着端子の品質管理装置
において、予め上記ニューラルネットワークに端子の良
品圧着波形群と不良品圧着波形群及び上記端子圧着機の
経時変化に伴う運転特性を学習しながら入力し、上記コ
ンピュータに接続された記録装置により圧着波形を表示
装置に再生して識別分離性の検証を行うと共に、運転
時、その圧着波形を表示したまま、即時的に測定波形を
表示装置に表示して比較検証すると共に、上記ニューラ
ルネットワークの学習に基づいてコンピュータで演算し
て上記制御装置で上記端子圧着機を運転制御し、品質の
良否判定を上記表示装置に表示し、不良表示時には、予
め、不良内容ごとに学習させた分類認識の判定に従い、
端子圧着機に不良品排出させたり、運転停止を行わせる
ことを特徴とする端子圧着機の圧着端子品質管理方法。1. A crimping signal of a pressure sensor in a terminal crimping machine is input to a computer having a neural network, and the quality of the crimping terminal is displayed on a display device of the computer, and the terminal is connected to a control device connected to the computer. In the crimp terminal quality control device that controls the operation of the crimping machine, beforehand learning and inputting the non-defective crimping waveform group and the defective crimping waveform group of the terminal and the operation characteristics of the terminal crimping machine over time to the neural network, The compression waveform is reproduced on the display device by the recording device connected to the computer to verify the identification and separability, and during operation, the measurement waveform is immediately displayed on the display device while the crimp waveform is displayed. Comparing and verifying, and calculating with a computer based on the learning of the neural network, And controls the operation of the terminal crimping machine, the quality determination of the quality displayed on the display device, at the time of display failure, previously, in accordance with the determination of classification recognition it is learned for each defect content,
A crimp terminal quality control method for a terminal crimping machine, wherein the terminal crimping machine discharges defective products or stops operation.
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