De toepassing van AI-technologie op het gebied van lassen bevordert de intelligentie en automatisering van het lasproces, waardoor de productie-efficiëntie en productkwaliteit worden verbeterd.
De toepassing van AI bij het lassen komt vooral tot uiting in de volgende aspecten:
Kwaliteitscontrole van het lassen
De toepassing van AI-technologie bij laskwaliteitscontrole komt vooral tot uiting in laskwaliteitsinspectie, identificatie van lasfouten en optimalisatie van lasproces. Deze toepassingen verbeteren niet alleen de nauwkeurigheid en snelheid van het lassen, maar verbeteren ook de productie aanzienlijk door realtime monitoring en intelligente aanpassingen. efficiëntie en productkwaliteit. Hier volgen enkele belangrijke toepassingen van AI-technologie bij de kwaliteitscontrole van laswerkzaamheden:
Kwaliteitsinspectie van het lassen
Laskwaliteitsinspectiesysteem gebaseerd op machine vision en deep learning: dit systeem combineert geavanceerde computervisie en deep learning-algoritmen om de kwaliteit van lassen tijdens het lasproces in realtime te bewaken en evalueren. Door details van het lasproces vast te leggen met hogesnelheidscamera's met hoge resolutie, kunnen deep learning-algoritmen lassen van verschillende kwaliteiten leren en identificeren, waaronder lasfouten, scheuren, poriën, enz. Dit systeem heeft een zekere mate van aanpassingsvermogen en kan zich aanpassen aan verschillende procesparameters, materiaalsoorten en lasomgevingen, om zo beter geschikt te zijn voor verschillende lastaken. In praktische toepassingen wordt dit systeem veel gebruikt in de automobielindustrie, de lucht- en ruimtevaart, de elektronische productie en andere gebieden. Door geautomatiseerde kwaliteitscontrole te realiseren verbetert dit systeem niet alleen de efficiëntie van het lasproces, maar zorgt het ook voor een hoog niveau van laskwaliteit en vermindert het aantal defecten in de productie.
Identificatie van lasfouten
Zeiss ZADD automatische defectdetectietechnologie: AI-modellen worden gebruikt om gebruikers te helpen snel kwaliteitsproblemen op te lossen, vooral op het gebied van porositeit, lijmcoating, insluitsels, laspaden en defecten.
Op deep learning gebaseerde methode voor het herkennen van lasbeelddefecten: Deep learning-technologie wordt gebruikt om automatisch defecten in röntgenlasbeelden te identificeren, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van de detectie worden verbeterd.
Optimalisatie van lasparameters
Optimalisatie van procesparameters: AI-algoritmen kunnen procesparameters zoals lasstroom, spanning, snelheid enz. optimaliseren op basis van historische gegevens en realtime feedback om het beste laseffect te bereiken. Adaptieve controle: Door verschillende parameters tijdens het lasproces in realtime te monitoren, kan het AI-systeem de lasomstandigheden automatisch aanpassen aan materiaal- en omgevingsveranderingen.
Lasrobot
Padplanning: AI kan helpenlasrobotsplan complexe trajecten en verbeter de lasefficiëntie en nauwkeurigheid.
Intelligente bediening: Door deep learning kunnen lasrobots verschillende lastaken identificeren en automatisch de juiste lasprocessen en parameters selecteren.
Analyse van lasgegevens
Big data-analyse: AI kan grote hoeveelheden lasgegevens verwerken en analyseren, verborgen patronen en trends ontdekken en een basis bieden voor het verbeteren van lasprocessen.
Voorspellend onderhoud: Door de bedrijfsgegevens van apparatuur te analyseren, kan AI het falen van lasapparatuur voorspellen, vooraf onderhoud uitvoeren en de uitvaltijd verminderen.
Virtuele simulatie en training
Lassimulatie: Met behulp van AI en virtual reality-technologie kan het echte lasproces worden gesimuleerd voor bedieningstraining en procesverificatie. Trainingsoptimalisatie: Via AI-analyse van de gegevens van de lasser worden gepersonaliseerde trainingssuggesties gegeven om de lasvaardigheden te verbeteren.
Toekomstige trends
Verbeterde automatisering: Met de snelle ontwikkeling van kunstmatige intelligentie en robotica zal intelligente lasapparatuur een hogere mate van automatisering bereiken en volledig onbemande of minder bemande laswerkzaamheden realiseren.
Gegevensbeheer en -bewaking: Intelligente lasapparatuur beschikt over functies voor gegevensverzameling en bewaking op afstand, en verzendt informatie zoals lasparameters, procesgegevens en apparatuurstatus in realtime naar het afstandsbedieningscentrum of eindgebruikers via het cloudplatform.
Intelligente optimalisatie van het lasproces: Intelligente lasapparatuur optimaliseert het lasproces door middel van geïntegreerde intelligente algoritmen om lasfouten en vervorming te verminderen.
Multi-procesintegratie: Intelligente lasapparatuur zal verschillende lasprocessen en technologieën integreren om multifunctionele en multi-procestoepassingen te realiseren.
Over het geheel genomen heeft de toepassing van AI bij het lassen de laskwaliteit en -efficiëntie aanzienlijk verbeterd, terwijl de kosten en arbeidsintensiteit zijn verlaagd. Met de voortdurende vooruitgang van de technologie zal de toepassing van AI op het gebied van lassen uitgebreider en diepgaander worden.
Posttijd: 14 augustus 2024
