AI rakendamine keevitustööstuses

AI-tehnoloogia rakendamine keevitamise valdkonnas edendab keevitusprotsessi intelligentsust ja automatiseerimist, parandab tootmise efektiivsust ja toote kvaliteeti.

AI rakendamine keevitamisel kajastub peamiselt järgmistes aspektides:

Keevituse kvaliteedikontroll

AI-tehnoloogia rakendamine keevitamise kvaliteedikontrollis kajastub peamiselt keevituskvaliteedi kontrollis, keevitusdefektide tuvastamises ja keevitusprotsessi optimeerimises. Need rakendused mitte ainult ei paranda keevitamise täpsust ja kiirust, vaid parandavad oluliselt ka tootmist reaalajas jälgimise ja intelligentse reguleerimise kaudu. tõhusus ja toote kvaliteet. Siin on mõned AI-tehnoloogia peamised rakendused keevitamise kvaliteedikontrollis:

Keevituse kvaliteedi kontroll

Masinnägemisel ja sügaval õppimisel põhinev keevituskvaliteedi kontrollisüsteem: see süsteem ühendab täiustatud arvutinägemise ja süvaõppe algoritmid, et jälgida ja hinnata keevisõmbluste kvaliteeti keevitusprotsessi ajal reaalajas. Jäädvustades keevitusprotsessi üksikasju kiirete ja suure eraldusvõimega kaameratega, saavad süvaõppe algoritmid õppida ja tuvastada erineva kvaliteediga keevisõmblusi, sealhulgas keevitusdefekte, pragusid, poore jne. Sellel süsteemil on teatud kohanemisvõime ja kohanemisvõime. erinevatele protsessiparameetritele, materjalitüüpidele ja keevituskeskkondadele, et sobituda paremini erinevate keevitusülesannetega. Praktilistes rakendustes kasutatakse seda süsteemi laialdaselt autotööstuses, kosmosetööstuses, elektroonikatööstuses ja muudes valdkondades. Automatiseeritud kvaliteedikontrolli realiseerimisega ei paranda see süsteem mitte ainult keevitusprotsessi efektiivsust, vaid tagab ka keevisõmbluse kõrge kvaliteedi ja vähendab tootmisel esinevate defektide esinemissagedust.

Keevitusdefekti tuvastamine    

Zeiss ZADD automaatne defektide tuvastamise tehnoloogia: AI-mudeleid kasutatakse, et aidata kasutajatel kiiresti lahendada kvaliteediprobleeme, eriti poorsuse, liimkatte, lisandite, keevitusradade ja defektide osas.

Sügaval õppimisel põhinev keeviskujutise defektide tuvastamise meetod: süvaõppe tehnoloogiat kasutatakse röntgenkeeviskujutistes esinevate defektide automaatseks tuvastamiseks, parandades tuvastamise täpsust ja tõhusust.

Keevitusparameetrite optimeerimine

Protsessi parameetrite optimeerimine: AI-algoritmid suudavad ajalooliste andmete ja reaalajas tagasiside põhjal optimeerida protsessi parameetreid, nagu keevitusvool, pinge, kiirus jne, et saavutada parim keevitusefekt. Adaptiivne juhtimine: jälgides reaalajas erinevaid parameetreid keevitusprotsessi ajal, saab AI-süsteem automaatselt reguleerida keevitustingimusi, et tulla toime materjali- ja keskkonnamuutustega.

Keevitusrobot

Teekonna planeerimine: AI võib aidatakeevitusrobotidplaneerida keerulisi teid ning parandada keevitamise tõhusust ja täpsust.

Arukas töö: läbi süvaõppe suudavad keevitusrobotid tuvastada erinevaid keevitusülesandeid ning valida automaatselt sobivad keevitusprotsessid ja parameetrid.

Keevitusandmete analüüs

Suurandmete analüüs: AI suudab töödelda ja analüüsida suuri koguseid keevitusandmeid, avastada peidetud mustreid ja suundumusi ning luua alus keevitusprotsesside täiustamiseks.

Ennustav hooldus: seadmete tööandmeid analüüsides saab tehisintellekt ennustada keevitusseadmete rikkeid, teostada eelnevalt hooldust ja vähendada seisakuid.

Virtuaalne simulatsioon ja koolitus

Keevitussimulatsioon: tehisintellekti ja virtuaalreaalsuse tehnoloogia abil saab tegelikku keevitusprotsessi simuleerida tööõpetamiseks ja protsessi kontrollimiseks. Koolituse optimeerimine: keevitusseadmete tööandmete AI-analüüsi kaudu pakutakse isikupärastatud koolitussoovitusi keevitusoskuste parandamiseks.

Tuleviku suundumused

Täiustatud automatiseerimine: tehisintellekti ja robootika kiire arenguga saavutavad intelligentsed keevitusseadmed kõrgema automatiseerituse ja teostavad täiesti mehitamata või vähem mehitatud keevitustoiminguid.

Andmehaldus ja -seire: intelligentsetel keevitusseadmetel on andmete kogumise ja kaugseire funktsioonid ning need edastavad pilveplatvormi kaudu reaalajas teavet, nagu keevitusparameetrid, protsessiandmed ja seadmete olek, kaugjuhtimiskeskusele või lõppkasutajatele.

Arukas keevitusprotsessi optimeerimine: intelligentsed keevitusseadmed optimeerivad keevitusprotsessi integreeritud intelligentsete algoritmide abil, et vähendada keevitusdefekte ja deformatsioone.

Mitme protsessi integreerimine: intelligentsed keevitusseadmed integreerivad erinevaid keevitusprotsesse ja tehnoloogiaid, et saavutada multifunktsionaalseid ja mitme protsessiga rakendusi.

Üldiselt on AI kasutamine keevitamisel oluliselt parandanud keevitamise kvaliteeti ja tõhusust, vähendades samal ajal kulusid ja töömahukust. Tehnoloogia pideva arenguga muutub AI rakendamine keevitamise valdkonnas ulatuslikumaks ja põhjalikumaks.