Uporaba tehnologije AI na področju varjenja spodbuja inteligenco in avtomatizacijo varilnega procesa, izboljšuje učinkovitost proizvodnje in kakovost izdelkov.
Uporaba umetne inteligence pri varjenju se odraža predvsem v naslednjih vidikih:
Kontrola kakovosti varjenja
Uporaba tehnologije umetne inteligence pri nadzoru kakovosti varjenja se odraža predvsem v nadzoru kakovosti varjenja, prepoznavanju napak pri varjenju in optimizaciji varilnega procesa. Te aplikacije ne izboljšajo le natančnosti in hitrosti varjenja, temveč tudi bistveno izboljšajo proizvodnjo s spremljanjem v realnem času in inteligentnim prilagajanjem. učinkovitost in kakovost izdelkov. Tukaj je nekaj ključnih aplikacij tehnologije umetne inteligence pri nadzoru kakovosti varjenja:
Pregled kakovosti varjenja
Sistem nadzora kakovosti varjenja, ki temelji na strojnem vidu in globokem učenju: Ta sistem združuje napredni računalniški vid in algoritme globokega učenja za spremljanje in ocenjevanje kakovosti zvarov med postopkom varjenja v realnem času. Z zajemanjem podrobnosti varilnega postopka z visokohitrostnimi kamerami visoke ločljivosti se lahko algoritmi globokega učenja naučijo in identificirajo zvare različnih kakovosti, vključno z napakami pri varjenju, razpokami, porami itd. Ta sistem ima določeno stopnjo prilagodljivosti in se lahko prilagodi na različne procesne parametre, vrste materialov in varilnih okolij, da bi bili bolj prilagojeni različnim varilnim nalogam. V praktičnih aplikacijah se ta sistem pogosto uporablja v avtomobilski industriji, vesoljski industriji, elektronski proizvodnji in drugih področjih. Z uresničevanjem avtomatiziranega nadzora kakovosti ta sistem ne samo izboljša učinkovitost varilnega procesa, ampak tudi zagotavlja visoko raven kakovosti zvara in zmanjša stopnjo napak v proizvodnji.
Identifikacija napak pri varjenju
Tehnologija samodejnega odkrivanja napak Zeiss ZADD: modeli z umetno inteligenco se uporabljajo za pomoč uporabnikom pri hitrem reševanju težav s kakovostjo, zlasti pri poroznosti, lepilni prevleki, vključkih, varilnih poteh in napakah.
Metoda prepoznavanja napak na slikah zvarov, ki temelji na globokem učenju: Tehnologija globokega učenja se uporablja za samodejno prepoznavanje napak na slikah zvarov z rentgenskimi žarki, kar izboljša natančnost in učinkovitost odkrivanja.
Optimizacija varilnih parametrov
Optimizacija procesnih parametrov: algoritmi AI lahko optimizirajo procesne parametre, kot so varilni tok, napetost, hitrost itd., na podlagi zgodovinskih podatkov in povratnih informacij v realnem času, da dosežejo najboljši varilni učinek. Prilagodljiv nadzor: S spremljanjem različnih parametrov med postopkom varjenja v realnem času lahko sistem AI samodejno prilagodi pogoje varjenja, da se spoprime s spremembami materiala in okolja.
Varilni robot
Načrtovanje poti: AI lahko pomagavarilni robotinačrtujte zapletene poti in izboljšajte učinkovitost in natančnost varjenja.
Inteligentno delovanje: S pomočjo globokega učenja lahko varilni roboti prepoznajo različna varilna opravila in samodejno izberejo ustrezne varilne postopke in parametre.
Analiza podatkov o varjenju
Analiza velikih podatkov: AI lahko obdela in analizira velike količine varilnih podatkov, odkrije skrite vzorce in trende ter zagotovi osnovo za izboljšanje varilnih postopkov.
Predvideno vzdrževanje: Z analizo podatkov o delovanju opreme lahko umetna inteligenca predvidi okvaro varilne opreme, izvede vzdrževanje vnaprej in skrajša čas izpadov.
Virtualna simulacija in usposabljanje
Simulacija varjenja: z uporabo umetne inteligence in tehnologije navidezne resničnosti je mogoče simulirati resnični varilni postopek za operativno usposabljanje in preverjanje postopka. Optimizacija usposabljanja: Z analizo podatkov o delovanju varilca z umetno inteligenco so na voljo personalizirani predlogi za usposabljanje za izboljšanje varilnih veščin.
Prihodnji trendi
Izboljšana avtomatizacija: s hitrim razvojem umetne inteligence in robotike bo inteligentna varilna oprema dosegla višjo stopnjo avtomatizacije in izvajala varilne postopke popolnoma brez osebja ali z manj osebja.
Upravljanje podatkov in spremljanje: Inteligentna varilna oprema bo imela funkcije zbiranja podatkov in daljinskega nadzora ter prenašala informacije, kot so varilni parametri, procesni podatki in status opreme, v oddaljeni nadzorni center ali končne uporabnike v realnem času prek platforme v oblaku.
Inteligentna optimizacija varilnega procesa: Inteligentna varilna oprema bo optimizirala varilni proces prek integriranih inteligentnih algoritmov za zmanjšanje varilnih napak in deformacij.
Večprocesna integracija: Inteligentna varilna oprema bo integrirala različne varilne postopke in tehnologije za doseganje večnamenskih in večprocesnih aplikacij.
Na splošno je uporaba umetne inteligence pri varjenju močno izboljšala kakovost in učinkovitost varjenja, hkrati pa zmanjšala stroške in delovno intenzivnost. Z nenehnim napredkom tehnologije bo uporaba AI na področju varjenja postajala vse obsežnejša in poglobljena.
Čas objave: 14. avgusta 2024
