AI pielietojums metināšanas nozarē

AI tehnoloģijas pielietojums metināšanas jomā veicina metināšanas procesa inteliģenci un automatizāciju, uzlabojot ražošanas efektivitāti un produktu kvalitāti.

AI pielietojums metināšanā galvenokārt ir atspoguļots šādos aspektos:

Metināšanas kvalitātes kontrole

AI tehnoloģijas pielietojums metināšanas kvalitātes kontrolē galvenokārt tiek atspoguļots metināšanas kvalitātes pārbaudē, metināšanas defektu identificēšanā un metināšanas procesa optimizācijā. Šīs lietojumprogrammas ne tikai uzlabo metināšanas precizitāti un ātrumu, bet arī ievērojami uzlabo ražošanu, izmantojot reāllaika uzraudzību un viedo regulēšanu. efektivitāti un produktu kvalitāti. Šeit ir daži galvenie AI tehnoloģijas pielietojumi metināšanas kvalitātes kontrolē:

Metināšanas kvalitātes pārbaude

Metināšanas kvalitātes pārbaudes sistēma, kuras pamatā ir mašīnas redze un dziļa mācīšanās: šī sistēma apvieno progresīvus datorredzes un dziļās mācīšanās algoritmus, lai reāllaikā uzraudzītu un novērtētu metināšanas šuvju kvalitāti metināšanas procesa laikā. Uztverot metināšanas procesa detaļas ar ātrdarbīgām augstas izšķirtspējas kamerām, dziļās mācīšanās algoritmi var apgūt un identificēt dažādas kvalitātes metināšanas šuves, tostarp metināšanas defektus, plaisas, poras utt. Šai sistēmai ir zināma pielāgošanās spēja un tā var pielāgoties. dažādiem procesa parametriem, materiālu veidiem un metināšanas vidēm, lai tie būtu labāk piemēroti dažādiem metināšanas uzdevumiem. Praktiskajos lietojumos šo sistēmu plaši izmanto automobiļu ražošanā, aviācijā, elektroniskajā ražošanā un citās jomās. Realizējot automatizētu kvalitātes pārbaudi, šī sistēma ne tikai uzlabo metināšanas procesa efektivitāti, bet arī nodrošina augstu metināšanas kvalitātes līmeni un samazina defektu biežumu ražošanā.

Metināšanas defektu noteikšana    

Zeiss ZADD automātiskās defektu noteikšanas tehnoloģija: AI modeļi tiek izmantoti, lai palīdzētu lietotājiem ātri atrisināt kvalitātes problēmas, īpaši porainības, līmes pārklājuma, ieslēgumu, metināšanas ceļu un defektu jomā.

Uz dziļu mācīšanos balstīta metināšanas attēla defektu atpazīšanas metode: Deep mācīšanās tehnoloģija tiek izmantota, lai automātiski identificētu rentgena metinājuma attēlu defektus, uzlabojot noteikšanas precizitāti un efektivitāti.

Metināšanas parametru optimizācija

Procesa parametru optimizācija: AI algoritmi var optimizēt procesa parametrus, piemēram, metināšanas strāvu, spriegumu, ātrumu utt., pamatojoties uz vēsturiskajiem datiem un reāllaika atgriezenisko saiti, lai sasniegtu vislabāko metināšanas efektu. Adaptīvā vadība: uzraugot dažādus parametrus metināšanas procesa laikā reāllaikā, AI sistēma var automātiski pielāgot metināšanas apstākļus, lai tiktu galā ar materiāla un vides izmaiņām.

Metināšanas robots

Ceļa plānošana: AI var palīdzētmetināšanas robotiplānot sarežģītus ceļus un uzlabot metināšanas efektivitāti un precizitāti.

Inteliģenta darbība: izmantojot dziļu mācīšanos, metināšanas roboti var identificēt dažādus metināšanas uzdevumus un automātiski izvēlēties atbilstošus metināšanas procesus un parametrus.

Metināšanas datu analīze

Lielo datu analīze: AI var apstrādāt un analizēt lielus metināšanas datu apjomus, atklāt slēptos modeļus un tendences un nodrošināt pamatu metināšanas procesu uzlabošanai.

Paredzamā apkope: Analizējot iekārtu darbības datus, AI var paredzēt metināšanas iekārtas kļūmi, veikt apkopi iepriekš un samazināt dīkstāves laiku.

Virtuālā simulācija un apmācība

Metināšanas simulācija: izmantojot AI un virtuālās realitātes tehnoloģiju, reālo metināšanas procesu var simulēt darbības apmācībai un procesa pārbaudei. Apmācības optimizācija: izmantojot metinātāja darbības datu AI analīzi, tiek sniegti personalizēti apmācības ieteikumi, lai uzlabotu metināšanas prasmes.

Nākotnes tendences

Uzlabota automatizācija: strauji attīstoties mākslīgajam intelektam un robotikai, viedās metināšanas iekārtas sasniegs augstāku automatizācijas pakāpi un veiks pilnīgi bezpilota vai mazāk apkalpotas metināšanas darbības.

Datu pārvaldība un uzraudzība: viedajām metināšanas iekārtām būs datu vākšanas un attālinātās uzraudzības funkcijas, un tā reāllaikā, izmantojot mākoņa platformu, pārraidīs informāciju, piemēram, metināšanas parametrus, procesa datus un iekārtas statusu, attālās vadības centram vai galalietotājiem.

Inteliģenta metināšanas procesa optimizācija: viedā metināšanas iekārta optimizēs metināšanas procesu, izmantojot integrētus viedos algoritmus, lai samazinātu metināšanas defektus un deformācijas.

Vairāku procesu integrācija: viedā metināšanas iekārta integrēs dažādus metināšanas procesus un tehnoloģijas, lai nodrošinātu daudzfunkcionālus un daudzprocesu lietojumus.

Kopumā AI pielietojums metināšanā ir ievērojami uzlabojis metināšanas kvalitāti un efektivitāti, vienlaikus samazinot izmaksas un darbaspēka intensitāti. Ar nepārtrauktu tehnoloģiju attīstību AI pielietojums metināšanas jomā kļūs plašāks un padziļinātāks.