Anvendelsen av AI-teknologi innen sveising fremmer intelligensen og automatiseringen av sveiseprosessen, forbedrer produksjonseffektiviteten og produktkvaliteten.
Anvendelsen av AI i sveising gjenspeiles hovedsakelig i følgende aspekter:
Sveisekvalitetskontroll
Anvendelsen av AI-teknologi i sveisekvalitetskontroll gjenspeiles hovedsakelig i inspeksjon av sveisekvalitet, identifisering av sveisefeil og optimalisering av sveiseprosessen. Disse applikasjonene forbedrer ikke bare nøyaktigheten og hastigheten på sveising, men forbedrer også produksjonen betydelig gjennom sanntidsovervåking og intelligent justering. effektivitet og produktkvalitet. Her er noen viktige anvendelser av AI-teknologi i sveisekvalitetskontroll:
Sveisekvalitetskontroll
Inspeksjonssystem for sveisekvalitet basert på maskinsyn og dyp læring: Dette systemet kombinerer avansert datasyn og dyplæringsalgoritmer for å overvåke og evaluere kvaliteten på sveiser under sveiseprosessen i sanntid. Ved å fange opp detaljer om sveiseprosessen med høyhastighets kameraer med høy oppløsning, kan dyplæringsalgoritmer lære og identifisere sveiser av forskjellige kvaliteter, inkludert sveisedefekter, sprekker, porer osv. Dette systemet har en viss grad av tilpasningsevne og kan tilpasses til ulike prosessparametere, materialtyper og sveisemiljøer, for å være bedre egnet til ulike sveiseoppgaver. I praktiske applikasjoner er dette systemet mye brukt innen bilproduksjon, romfart, elektronisk produksjon og andre felt. Ved å realisere automatisert kvalitetsinspeksjon, forbedrer dette systemet ikke bare effektiviteten til sveiseprosessen, men sikrer også et høyt nivå av sveisekvalitet og reduserer defektraten i produksjonen.
Identifikasjon av sveisefeil
Zeiss ZADD teknologi for automatisk defektdeteksjon: AI-modeller brukes til å hjelpe brukere med å raskt løse kvalitetsproblemer, spesielt innen porøsitet, limbelegg, inneslutninger, sveisebaner og defekter.
Dyplæringsbasert metode for gjenkjenning av sveisebildefeil: Dyplæringsteknologi brukes til automatisk å identifisere defekter i røntgensveisebilder, og forbedrer nøyaktigheten og effektiviteten av deteksjonen.
Sveiseparameteroptimalisering
Prosessparameteroptimalisering: AI-algoritmer kan optimalisere prosessparametere som sveisestrøm, spenning, hastighet osv. basert på historiske data og sanntidstilbakemeldinger for å oppnå den beste sveiseeffekten. Adaptiv kontroll: Ved å overvåke ulike parametere under sveiseprosessen i sanntid, kan AI-systemet automatisk justere sveiseforholdene for å takle material- og miljøendringer.
Sveiserobot
Veiplanlegging: AI kan hjelpesveiseroboterplanlegge komplekse veier og forbedre sveiseeffektiviteten og nøyaktigheten.
Intelligent drift: Gjennom dyp læring kan sveiseroboter identifisere ulike sveiseoppgaver og automatisk velge passende sveiseprosesser og parametere.
Sveisedataanalyse
Big data-analyse: AI kan behandle og analysere store mengder sveisedata, oppdage skjulte mønstre og trender, og gi grunnlag for å forbedre sveiseprosesser.
Prediktivt vedlikehold: Ved å analysere driftsdata til utstyr kan AI forutsi feil på sveiseutstyr, utføre vedlikehold på forhånd og redusere nedetid.
Virtuell simulering og opplæring
Sveisesimulering: Ved å bruke AI og virtual reality-teknologi kan den virkelige sveiseprosessen simuleres for operasjonstrening og prosessverifisering. Treningsoptimalisering: Gjennom AI-analyse av sveiserdriftsdata gis personlig tilpassede opplæringsforslag for å forbedre sveiseferdighetene.
Fremtidige trender
Forbedret automatisering: Med den raske utviklingen av kunstig intelligens og robotikk vil intelligent sveiseutstyr oppnå en høyere grad av automatisering og realisere helt ubemannede eller mindre bemannede sveiseoperasjoner.
Datahåndtering og overvåking: Intelligent sveiseutstyr vil ha datainnsamling og fjernovervåkingsfunksjoner, og overføre informasjon som sveiseparametere, prosessdata og utstyrsstatus til fjernkontrollsenteret eller sluttbrukere i sanntid gjennom skyplattformen.
Intelligent sveiseprosessoptimalisering: Intelligent sveiseutstyr vil optimalisere sveiseprosessen gjennom integrerte intelligente algoritmer for å redusere sveisefeil og deformasjon.
Multiprosessintegrasjon: Intelligent sveiseutstyr vil integrere ulike sveiseprosesser og teknologier for å oppnå multifunksjonelle og multiprosessapplikasjoner.
Totalt sett har bruken av AI i sveising forbedret sveisekvaliteten og effektiviteten betydelig, samtidig som kostnadene og arbeidsintensiteten er redusert. Med den kontinuerlige utviklingen av teknologi, vil anvendelsen av AI innen sveising bli mer omfattende og dyptgående.
Innleggstid: 14. august 2024
