Zastosowanie AI w przemyśle spawalniczym

Zastosowanie technologii AI w spawalnictwie sprzyja inteligencji i automatyzacji procesu spawania, poprawiając wydajność produkcji i jakość produktu.

Zastosowanie sztucznej inteligencji w spawalnictwie odzwierciedla się głównie w następujących aspektach:

Kontrola jakości spawania

Zastosowanie technologii AI w kontroli jakości spawania znajduje odzwierciedlenie głównie w kontroli jakości spawania, identyfikacji wad spawalniczych i optymalizacji procesu spawania. Aplikacje te nie tylko poprawiają dokładność i szybkość spawania, ale także znacząco usprawniają produkcję poprzez monitorowanie w czasie rzeczywistym i inteligentną regulację. wydajność i jakość produktu. Oto kilka kluczowych zastosowań technologii AI w kontroli jakości spawania:

Kontrola jakości spawania

System kontroli jakości spawania oparty na wizji maszynowej i głębokim uczeniu się: System ten łączy w sobie zaawansowaną wizję komputerową i algorytmy głębokiego uczenia się w celu monitorowania i oceny jakości spoin podczas procesu spawania w czasie rzeczywistym. Rejestrując szczegóły procesu spawania za pomocą szybkich kamer o wysokiej rozdzielczości, algorytmy głębokiego uczenia się mogą uczyć się i identyfikować spoiny o różnej jakości, w tym wady spawalnicze, pęknięcia, pory itp. System ten charakteryzuje się pewnym stopniem zdolności adaptacyjnych i może się dostosowywać do różnych parametrów procesu, rodzajów materiałów i środowisk spawania, aby lepiej dostosować się do różnych zadań spawalniczych. W zastosowaniach praktycznych system ten jest szeroko stosowany w produkcji samochodów, lotnictwie, produkcji elektroniki i innych dziedzinach. Realizując zautomatyzowaną kontrolę jakości, system ten nie tylko poprawia wydajność procesu spawania, ale także zapewnia wysoki poziom jakości spoin i zmniejsza wskaźnik wadliwości produkcji.

Identyfikacja wad spawalniczych    

Technologia automatycznego wykrywania defektów Zeiss ZADD: modele AI pomagają użytkownikom szybko rozwiązywać problemy z jakością, zwłaszcza dotyczące porowatości, powłoki klejowej, wtrąceń, ścieżek spawania i defektów.

Metoda rozpoznawania defektów obrazu spoiny oparta na głębokim uczeniu: Technologia głębokiego uczenia się służy do automatycznej identyfikacji defektów na obrazach spoin rentgenowskich, poprawiając dokładność i skuteczność wykrywania.

Optymalizacja parametrów spawania

Optymalizacja parametrów procesu: Algorytmy AI mogą optymalizować parametry procesu, takie jak prąd spawania, napięcie, prędkość itp. w oparciu o dane historyczne i informacje zwrotne w czasie rzeczywistym, aby osiągnąć najlepszy efekt spawania. Sterowanie adaptacyjne: Monitorując różne parametry podczas procesu spawania w czasie rzeczywistym, system AI może automatycznie dostosowywać warunki spawania, aby sprostać zmianom materiału i środowiska.

Robot spawalniczy

Planowanie ścieżki: sztuczna inteligencja może pomócroboty spawalniczeplanuj złożone ścieżki i poprawiaj wydajność i dokładność spawania.

Inteligentna obsługa: Dzięki głębokiemu uczeniu się roboty spawalnicze mogą identyfikować różne zadania spawalnicze i automatycznie wybierać odpowiednie procesy i parametry spawania.

Analiza danych spawalniczych

Analiza dużych zbiorów danych: sztuczna inteligencja może przetwarzać i analizować duże ilości danych spawalniczych, odkrywać ukryte wzorce i trendy oraz zapewniać podstawę do ulepszania procesów spawalniczych.

Konserwacja predykcyjna: analizując dane operacyjne sprzętu, sztuczna inteligencja może przewidzieć awarię sprzętu spawalniczego, przeprowadzić konserwację z wyprzedzeniem i skrócić przestoje.

Wirtualna symulacja i szkolenie

Symulacja spawania: Wykorzystując sztuczną inteligencję i technologię rzeczywistości wirtualnej, można symulować rzeczywisty proces spawania w celu szkolenia obsługi i weryfikacji procesu. Optymalizacja szkoleń: Dzięki analizie danych operacyjnych spawacza przez sztuczną inteligencję dostarczane są spersonalizowane sugestie szkoleniowe w celu doskonalenia umiejętności spawalniczych.

Przyszłe trendy

Ulepszona automatyzacja: Dzięki szybkiemu rozwojowi sztucznej inteligencji i robotyki inteligentny sprzęt spawalniczy osiągnie wyższy stopień automatyzacji i będzie realizował operacje spawalnicze całkowicie bezzałogowe lub mniej załogowe.

Zarządzanie danymi i monitorowanie: Inteligentny sprzęt spawalniczy będzie miał funkcje gromadzenia danych i zdalnego monitorowania oraz będzie przesyłać informacje, takie jak parametry spawania, dane procesu i stan sprzętu, do centrum zdalnego sterowania lub użytkowników końcowych w czasie rzeczywistym za pośrednictwem platformy w chmurze.

Inteligentna optymalizacja procesu spawania: Inteligentny sprzęt spawalniczy zoptymalizuje proces spawania dzięki zintegrowanym inteligentnym algorytmom w celu zmniejszenia wad spawalniczych i deformacji.

Integracja wielu procesów: Inteligentny sprzęt spawalniczy zintegruje różne procesy i technologie spawania, aby uzyskać zastosowania wielofunkcyjne i wieloprocesowe.

Ogólnie rzecz biorąc, zastosowanie sztucznej inteligencji w spawalnictwie znacznie poprawiło jakość i wydajność spawania, jednocześnie zmniejszając koszty i pracochłonność. Wraz z ciągłym rozwojem technologii zastosowanie sztucznej inteligencji w spawalnictwie stanie się coraz szersze i głębsze.