Anvendelsen af AI-teknologi inden for svejsning fremmer intelligensen og automatiseringen af svejseprocessen, forbedrer produktionseffektiviteten og produktkvaliteten.
Anvendelsen af AI til svejsning afspejles hovedsageligt i følgende aspekter:
Svejsekvalitetskontrol
Anvendelsen af AI-teknologi i svejsekvalitetskontrol afspejles hovedsageligt i svejsekvalitetsinspektion, identifikation af svejsedefekter og svejseprocesoptimering. Disse applikationer forbedrer ikke kun nøjagtigheden og hastigheden af svejsningen, men forbedrer også produktionen betydeligt gennem realtidsovervågning og intelligent justering. effektivitet og produktkvalitet. Her er nogle nøgleanvendelser af AI-teknologi til svejsekvalitetskontrol:
Svejsekvalitetskontrol
Svejsekvalitetsinspektionssystem baseret på maskinsyn og dyb læring: Dette system kombinerer avanceret computervision og deep learning algoritmer til at overvåge og evaluere kvaliteten af svejsninger under svejseprocessen i realtid. Ved at fange detaljer om svejseprocessen med højhastighedskameraer med høj opløsning, kan deep learning algoritmer lære og identificere svejsninger af forskellige kvaliteter, herunder svejsefejl, revner, porer osv. Dette system har en vis grad af tilpasningsevne og kan tilpasses til forskellige procesparametre, materialetyper og svejsemiljøer, for at være bedre egnet til forskellige svejseopgaver. I praktiske applikationer er dette system meget udbredt inden for bilfremstilling, rumfart, elektronisk fremstilling og andre områder. Ved at realisere automatiseret kvalitetsinspektion forbedrer dette system ikke kun effektiviteten af svejseprocessen, men sikrer også et højt niveau af svejsekvalitet og reducerer antallet af defekter i fremstillingen.
Identifikation af svejsefejl
Zeiss ZADD automatisk defektdetektionsteknologi: AI-modeller bruges til at hjælpe brugere med hurtigt at løse kvalitetsproblemer, især i porøsitet, limbelægning, indeslutninger, svejsebaner og defekter.
Deep learning-baseret metode til genkendelse af svejsebilleder: Deep learning-teknologi bruges til automatisk at identificere defekter i røntgensvejsebilleder, hvilket forbedrer nøjagtigheden og effektiviteten af detektionen.
Svejseparameteroptimering
Procesparameteroptimering: AI-algoritmer kan optimere procesparametre som svejsestrøm, spænding, hastighed osv. baseret på historiske data og realtidsfeedback for at opnå den bedste svejseeffekt. Adaptiv kontrol: Ved at overvåge forskellige parametre under svejseprocessen i realtid, kan AI-systemet automatisk justere svejseforholdene for at klare materiale- og miljøændringer.
Svejserobot
Vejplanlægning: AI kan hjælpesvejserobotterplanlægge komplekse veje og forbedre svejseeffektiviteten og nøjagtigheden.
Intelligent betjening: Gennem dyb læring kan svejserobotter identificere forskellige svejseopgaver og automatisk vælge passende svejseprocesser og parametre.
Analyse af svejsedata
Big data-analyse: AI kan behandle og analysere store mængder svejsedata, opdage skjulte mønstre og tendenser og give grundlag for at forbedre svejseprocesser.
Forudsigelig vedligeholdelse: Ved at analysere udstyrs driftsdata kan AI forudsige fejl i svejseudstyr, udføre vedligeholdelse på forhånd og reducere nedetid.
Virtuel simulering og træning
Svejsesimulering: Ved hjælp af AI og virtual reality-teknologi kan den rigtige svejseproces simuleres til driftstræning og procesverifikation. Træningsoptimering: Gennem AI-analyse af svejserdriftsdata leveres personlige træningsforslag for at forbedre svejsefærdigheder.
Fremtidige tendenser
Forbedret automatisering: Med den hurtige udvikling af kunstig intelligens og robotteknologi vil intelligent svejseudstyr opnå en højere grad af automatisering og realisere helt ubemandede eller mindre bemandede svejseoperationer.
Datastyring og overvågning: Intelligent svejseudstyr vil have dataindsamling og fjernovervågningsfunktioner og overføre information såsom svejseparametre, procesdata og udstyrsstatus til fjernbetjeningscentret eller slutbrugere i realtid gennem cloud-platformen.
Intelligent svejseprocesoptimering: Intelligent svejseudstyr vil optimere svejseprocessen gennem integrerede intelligente algoritmer for at reducere svejsefejl og deformation.
Multi-proces integration: Intelligent svejseudstyr vil integrere forskellige svejseprocesser og teknologier for at opnå multifunktionelle og multi-proces applikationer.
Samlet set har anvendelsen af kunstig intelligens i svejsning forbedret svejsekvaliteten og effektiviteten betydeligt, samtidig med at omkostningerne og arbejdsintensiteten er reduceret. Med den fortsatte teknologiske udvikling vil anvendelsen af kunstig intelligens inden for svejsning blive mere omfattende og dybtgående.
Indlægstid: 14. august 2024
