Az AI alkalmazása a hegesztőiparban

Az AI technológia alkalmazása a hegesztés területén elősegíti a hegesztési folyamat intelligenciáját és automatizálását, javítja a termelés hatékonyságát és a termékminőséget.

Az AI hegesztésben való alkalmazása főként a következő szempontokban tükröződik:

Hegesztési minőségellenőrzés

Az AI technológia alkalmazása a hegesztési minőség-ellenőrzésben elsősorban a hegesztési minőségellenőrzésben, a hegesztési hibák azonosításában és a hegesztési folyamat optimalizálásában jelenik meg. Ezek az alkalmazások nemcsak a hegesztés pontosságát és sebességét javítják, hanem a valós idejű felügyelet és az intelligens beállítás révén jelentősen javítják a termelést is. hatékonyság és termékminőség. Íme néhány kulcsfontosságú alkalmazása az AI-technológiának a hegesztési minőség-ellenőrzésben:

Hegesztési minőségellenőrzés

Gépi látáson és mély tanuláson alapuló hegesztési minőségellenőrző rendszer: Ez a rendszer a fejlett számítógépes látást és a mély tanulási algoritmusokat ötvözi a hegesztési varratok minőségének valós időben történő figyelésére és értékelésére a hegesztési folyamat során. A hegesztési folyamat részleteinek nagysebességű, nagy felbontású kamerákkal történő rögzítésével a mélytanuló algoritmusok megtanulhatják és azonosíthatják a különböző minőségű hegesztéseket, beleértve a hegesztési hibákat, repedéseket, pórusokat stb. Ez a rendszer bizonyos fokú alkalmazkodóképességgel rendelkezik, és képes alkalmazkodni különböző folyamatparaméterekhez, anyagtípusokhoz és hegesztési környezetekhez, hogy jobban illeszkedjenek a különböző hegesztési feladatokhoz. A gyakorlati alkalmazásokban ezt a rendszert széles körben használják az autógyártásban, a repülőgépgyártásban, az elektronikai gyártásban és más területeken. Az automatizált minőségellenőrzés megvalósításával ez a rendszer nemcsak a hegesztési folyamat hatékonyságát javítja, hanem a hegesztési minőség magas szintjét is biztosítja, és csökkenti a gyártási hibák arányát.

Hegesztési hiba azonosítása    

Zeiss ZADD automatikus hibaészlelési technológia: Az AI modellek segítségével a felhasználók gyorsan megoldhatják a minőségi problémákat, különösen a porozitás, a ragasztóbevonat, a zárványok, a hegesztési útvonalak és a hibák terén.

Mély tanuláson alapuló hegesztési képhibafelismerési módszer: A Deep learning technológiát a röntgenhegesztési képek hibáinak automatikus azonosítására használják, javítva az észlelés pontosságát és hatékonyságát.

Hegesztési paraméterek optimalizálása

Folyamatparaméter-optimalizálás: Az AI algoritmusok a legjobb hegesztési hatás elérése érdekében optimalizálhatják a folyamatparamétereket, például a hegesztési áramot, feszültséget, sebességet stb. Adaptív vezérlés: A hegesztési folyamat során a különböző paraméterek valós időben történő figyelésével az AI rendszer automatikusan be tudja állítani a hegesztési feltételeket, hogy megbirkózzanak az anyagi és környezeti változásokkal.

Hegesztő robot

Útvonaltervezés: A mesterséges intelligencia segíthethegesztő robotokbonyolult útvonalakat tervez, és javítja a hegesztés hatékonyságát és pontosságát.

Intelligens működés: A mély tanulás révén a hegesztőrobotok képesek azonosítani a különböző hegesztési feladatokat, és automatikusan kiválasztani a megfelelő hegesztési folyamatokat és paramétereket.

Hegesztési adatok elemzése

Big data elemzése: A mesterséges intelligencia nagy mennyiségű hegesztési adatot képes feldolgozni és elemezni, felfedezni a rejtett mintákat és trendeket, és alapot nyújtani a hegesztési folyamatok javításához.

Prediktív karbantartás: A berendezések üzemi adatainak elemzésével az AI előre jelezheti a hegesztőberendezések meghibásodását, előzetesen elvégezheti a karbantartást, és csökkentheti az állásidőt.

Virtuális szimuláció és képzés

Hegesztési szimuláció: A mesterséges intelligencia és a virtuális valóság technológiája segítségével a valós hegesztési folyamat szimulálható működési oktatás és folyamatellenőrzés céljából. Képzésoptimalizálás: A hegesztőműködési adatok mesterséges intelligens elemzése révén személyre szabott képzési javaslatok állnak rendelkezésre a hegesztési készségek javítására.

Jövőbeli trendek

Továbbfejlesztett automatizálás: A mesterséges intelligencia és a robotika gyors fejlődésével az intelligens hegesztőberendezések magasabb fokú automatizálást tesznek lehetővé, és teljesen pilóta nélküli vagy kevésbé emberes hegesztési műveleteket valósítanak meg.

Adatkezelés és felügyelet: Az intelligens hegesztőberendezések adatgyűjtési és távfelügyeleti funkciókkal rendelkeznek, és a felhőplatformon keresztül valós időben továbbítanak információkat, például hegesztési paramétereket, folyamatadatokat és a berendezés állapotát a távirányító központnak vagy a végfelhasználóknak.

Intelligens hegesztési folyamat optimalizálása: Az intelligens hegesztőberendezés integrált intelligens algoritmusokkal optimalizálja a hegesztési folyamatot a hegesztési hibák és deformáció csökkentése érdekében.

Többfolyamatos integráció: Az intelligens hegesztőberendezések integrálják a különböző hegesztési folyamatokat és technológiákat a többfunkciós és többfolyamatos alkalmazások elérése érdekében.

Összességében az AI hegesztésben történő alkalmazása nagymértékben javította a hegesztés minőségét és hatékonyságát, miközben csökkentette a költségeket és a munkaintenzitást. A technológia folyamatos fejlődésével az AI alkalmazása a hegesztés területén egyre kiterjedtebbé és mélyebbé válik.