AI taikymas suvirinimo pramonėje

AI technologijos taikymas suvirinimo srityje skatina suvirinimo proceso išmanumą ir automatizavimą, gerina gamybos efektyvumą ir gaminių kokybę.

AI taikymas suvirinant daugiausia atsispindi šiais aspektais:

Suvirinimo kokybės kontrolė

AI technologijos taikymas suvirinimo kokybės kontrolei daugiausia atsispindi suvirinimo kokybės tikrinimu, suvirinimo defektų nustatymu ir suvirinimo proceso optimizavimu. Šios programos ne tik pagerina suvirinimo tikslumą ir greitį, bet ir žymiai pagerina gamybą stebint realiuoju laiku ir išmaniai reguliuojant. efektyvumas ir produkto kokybė. Štai keletas pagrindinių AI technologijos pritaikymų suvirinimo kokybės kontrolei:

Suvirinimo kokybės patikra

Suvirinimo kokybės tikrinimo sistema, pagrįsta mašinos matymu ir giluminiu mokymusi: ši sistema sujungia pažangų kompiuterinį matymą ir giluminio mokymosi algoritmus, kad suvirinimo proceso metu būtų galima stebėti ir įvertinti suvirinimo siūlių kokybę realiu laiku. Užfiksuodami suvirinimo proceso detales didelės spartos, didelės skiriamosios gebos kameromis, gilaus mokymosi algoritmai gali išmokti ir identifikuoti įvairios kokybės suvirinimo siūles, įskaitant suvirinimo defektus, įtrūkimus, poras ir kt. Ši sistema turi tam tikrą prisitaikymo laipsnį ir gali prisitaikyti. skirtingiems proceso parametrams, medžiagų tipams ir suvirinimo aplinkoms, kad būtų geriau pritaikytos įvairioms suvirinimo užduotims. Praktikoje ši sistema plačiai naudojama automobilių gamyboje, kosminėje erdvėje, elektronikos gamyboje ir kitose srityse. Realizuojant automatizuotą kokybės patikrą, ši sistema ne tik pagerina suvirinimo proceso efektyvumą, bet ir užtikrina aukštą suvirinimo kokybės lygį bei sumažina gamybos defektų skaičių.

Suvirinimo defektų nustatymas    

Zeiss ZADD automatinio defektų aptikimo technologija: AI modeliai naudojami siekiant padėti vartotojams greitai išspręsti kokybės problemas, ypač dėl poringumo, klijų dangos, inkliuzų, suvirinimo takų ir defektų.

Giluminiu mokymusi pagrįstas suvirinimo vaizdo defektų atpažinimo metodas: Gilaus mokymosi technologija naudojama automatiškai nustatyti rentgeno spindulių suvirinimo vaizdų defektus, pagerinant aptikimo tikslumą ir efektyvumą.

Suvirinimo parametrų optimizavimas

Proceso parametrų optimizavimas: AI algoritmai gali optimizuoti proceso parametrus, tokius kaip suvirinimo srovė, įtampa, greitis ir kt., remiantis istoriniais duomenimis ir grįžtamuoju laiku realiuoju laiku, kad būtų pasiektas geriausias suvirinimo efektas. Adaptyvusis valdymas: realiuoju laiku stebėdama įvairius parametrus suvirinimo proceso metu, AI sistema gali automatiškai reguliuoti suvirinimo sąlygas, kad atitiktų medžiagų ir aplinkos pokyčius.

Suvirinimo robotas

Kelio planavimas: AI gali padėtisuvirinimo robotaiplanuoti sudėtingus kelius ir pagerinti suvirinimo efektyvumą bei tikslumą.

Sumanus veikimas: giliai mokydamiesi suvirinimo robotai gali nustatyti įvairias suvirinimo užduotis ir automatiškai pasirinkti tinkamus suvirinimo procesus bei parametrus.

Suvirinimo duomenų analizė

Didžiųjų duomenų analizė: AI gali apdoroti ir analizuoti didelius suvirinimo duomenų kiekius, atrasti paslėptus modelius ir tendencijas bei sudaryti pagrindą tobulinti suvirinimo procesus.

Nuspėjamoji priežiūra: analizuodamas įrangos veikimo duomenis, AI gali numatyti suvirinimo įrangos gedimą, iš anksto atlikti techninę priežiūrą ir sumažinti prastovų laiką.

Virtualus modeliavimas ir mokymas

Suvirinimo modeliavimas: naudojant AI ir virtualios realybės technologiją, tikrasis suvirinimo procesas gali būti imituojamas, kad būtų galima mokyti ir tikrinti procesą. Mokymo optimizavimas: atliekant suvirintojo veikimo duomenų AI analizę, pateikiami asmeniniai mokymo pasiūlymai, siekiant pagerinti suvirinimo įgūdžius.

Ateities tendencijos

Patobulinta automatizacija: sparčiai tobulėjant dirbtiniam intelektui ir robotikai, išmanioji suvirinimo įranga pasieks aukštesnį automatizavimo laipsnį ir atliks visiškai nepilotuojamas arba mažiau valdomas suvirinimo operacijas.

Duomenų valdymas ir stebėjimas: išmanioji suvirinimo įranga turės duomenų rinkimo ir nuotolinio stebėjimo funkcijas ir per debesies platformą realiuoju laiku perduos tokią informaciją kaip suvirinimo parametrai, proceso duomenys ir įrangos būsena nuotolinio valdymo centrui arba galutiniams vartotojams.

Pažangus suvirinimo proceso optimizavimas: Išmani suvirinimo įranga optimizuos suvirinimo procesą naudodama integruotus išmaniuosius algoritmus, kad sumažintų suvirinimo defektus ir deformaciją.

Kelių procesų integravimas: išmanioji suvirinimo įranga integruos skirtingus suvirinimo procesus ir technologijas, kad būtų galima naudoti daugiafunkcinius ir daugiaprocesius.

Apskritai, AI taikymas suvirinimui labai pagerino suvirinimo kokybę ir efektyvumą, kartu sumažindamas išlaidas ir darbo intensyvumą. Nuolat tobulėjant technologijoms, AI taikymas suvirinimo srityje taps platesnis ir išsamesnis.