Der Einsatz von KI-Technologie im Bereich Schweißen fördert die Intelligenz und Automatisierung des Schweißprozesses und verbessert so die Produktionseffizienz und Produktqualität.
Der Einsatz von KI beim Schweißen spiegelt sich vor allem in folgenden Aspekten wider:
Qualitätskontrolle beim Schweißen
Die Anwendung der KI-Technologie in der Schweißqualitätskontrolle spiegelt sich hauptsächlich in der Schweißqualitätsprüfung, der Identifizierung von Schweißfehlern und der Schweißprozessoptimierung wider. Diese Anwendungen verbessern nicht nur die Genauigkeit und Geschwindigkeit des Schweißens, sondern verbessern auch die Produktion durch Echtzeitüberwachung und intelligente Anpassung erheblich. Effizienz und Produktqualität. Hier sind einige wichtige Anwendungen der KI-Technologie in der Schweißqualitätskontrolle:
Prüfung der Schweißqualität
Schweißqualitätsprüfsystem basierend auf maschinellem Sehen und Deep Learning: Dieses System kombiniert fortschrittliche Computer Vision und Deep Learning-Algorithmen, um die Qualität von Schweißnähten während des Schweißprozesses in Echtzeit zu überwachen und zu bewerten. Durch die Erfassung von Details des Schweißprozesses mit hochauflösenden Hochgeschwindigkeitskameras können Deep-Learning-Algorithmen Schweißnähte unterschiedlicher Qualität, einschließlich Schweißfehler, Risse, Poren usw., erlernen und identifizieren. Dieses System verfügt über ein gewisses Maß an Anpassungsfähigkeit und kann sich anpassen an unterschiedliche Prozessparameter, Materialtypen und Schweißumgebungen angepasst werden, um für verschiedene Schweißaufgaben besser geeignet zu sein. In praktischen Anwendungen wird dieses System häufig im Automobilbau, in der Luft- und Raumfahrt, in der Elektronikfertigung und in anderen Bereichen eingesetzt. Durch die Realisierung einer automatisierten Qualitätsprüfung verbessert dieses System nicht nur die Effizienz des Schweißprozesses, sondern gewährleistet auch eine hohe Schweißqualität und reduziert die Fehlerquote in der Fertigung.
Identifizierung von Schweißfehlern
Automatische Fehlererkennungstechnologie Zeiss ZADD: Mithilfe von KI-Modellen können Benutzer Qualitätsprobleme, insbesondere bei Porosität, Leimbeschichtung, Einschlüssen, Schweißpfaden und Fehlern, schnell lösen.
Deep-Learning-basierte Methode zur Erkennung von Schweißbildfehlern: Deep-Learning-Technologie wird verwendet, um Fehler in Röntgenschweißbildern automatisch zu identifizieren und so die Genauigkeit und Effizienz der Erkennung zu verbessern.
Optimierung der Schweißparameter
Prozessparameteroptimierung: KI-Algorithmen können Prozessparameter wie Schweißstrom, Spannung, Geschwindigkeit usw. basierend auf historischen Daten und Echtzeit-Feedback optimieren, um den besten Schweißeffekt zu erzielen. Adaptive Steuerung: Durch die Überwachung verschiedener Parameter während des Schweißprozesses in Echtzeit kann das KI-System die Schweißbedingungen automatisch an Material- und Umgebungsveränderungen anpassen.
Schweißroboter
Wegplanung: KI kann helfenSchweißroboterPlanen Sie komplexe Pfade und verbessern Sie die Schweißeffizienz und -genauigkeit.
Intelligente Bedienung: Durch Deep Learning können Schweißroboter unterschiedliche Schweißaufgaben erkennen und automatisch passende Schweißprozesse und Parameter auswählen.
Schweißdatenanalyse
Big-Data-Analyse: KI kann große Mengen an Schweißdaten verarbeiten und analysieren, versteckte Muster und Trends entdecken und eine Grundlage für die Verbesserung von Schweißprozessen liefern.
Vorausschauende Wartung: Durch die Analyse der Betriebsdaten von Geräten kann KI den Ausfall von Schweißgeräten vorhersagen, Wartungen im Voraus durchführen und Ausfallzeiten reduzieren.
Virtuelle Simulation und Training
Schweißsimulation: Mithilfe von KI und Virtual-Reality-Technologie kann der reale Schweißprozess für die Betriebsschulung und Prozessüberprüfung simuliert werden. Trainingsoptimierung: Durch die KI-Analyse der Schweißbetriebsdaten werden personalisierte Trainingsvorschläge zur Verbesserung der Schweißfähigkeiten bereitgestellt.
Zukünftige Trends
Verbesserte Automatisierung: Mit der rasanten Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Robotik werden intelligente Schweißgeräte einen höheren Automatisierungsgrad erreichen und völlig unbemannte oder weniger bemannte Schweißvorgänge ermöglichen.
Datenverwaltung und -überwachung: Intelligente Schweißgeräte verfügen über Datenerfassungs- und Fernüberwachungsfunktionen und übertragen Informationen wie Schweißparameter, Prozessdaten und Gerätestatus in Echtzeit über die Cloud-Plattform an das Fernkontrollzentrum oder Endbenutzer.
Intelligente Schweißprozessoptimierung: Intelligente Schweißgeräte optimieren den Schweißprozess durch integrierte intelligente Algorithmen, um Schweißfehler und Verformungen zu reduzieren.
Multiprozessintegration: Intelligente Schweißgeräte integrieren verschiedene Schweißprozesse und -technologien, um multifunktionale und prozessübergreifende Anwendungen zu erreichen.
Insgesamt hat der Einsatz von KI beim Schweißen die Schweißqualität und -effizienz erheblich verbessert und gleichzeitig die Kosten und die Arbeitsintensität gesenkt. Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie wird der Einsatz von KI im Bereich Schweißen immer umfangreicher und tiefgreifender.
Zeitpunkt der Veröffentlichung: 14. August 2024
