Penerapan AI dalam industri pengelasan

Penerapan teknologi AI di bidang pengelasan mendorong kecerdasan dan otomatisasi proses pengelasan, meningkatkan efisiensi produksi dan kualitas produk.

Penerapan AI dalam pengelasan terutama tercermin pada aspek-aspek berikut:

Kontrol kualitas pengelasan

Penerapan teknologi AI dalam pengendalian kualitas pengelasan terutama tercermin dalam pemeriksaan kualitas pengelasan, identifikasi cacat pengelasan, dan optimalisasi proses pengelasan. Aplikasi ini tidak hanya meningkatkan akurasi dan kecepatan pengelasan, namun juga meningkatkan produksi secara signifikan melalui pemantauan waktu nyata dan penyesuaian cerdas. efisiensi dan kualitas produk. Berikut adalah beberapa aplikasi utama teknologi AI dalam pengendalian kualitas pengelasan:

Pemeriksaan kualitas pengelasan

Sistem pemeriksaan kualitas pengelasan berdasarkan visi mesin dan pembelajaran mendalam: Sistem ini menggabungkan visi komputer canggih dan algoritma pembelajaran mendalam untuk memantau dan mengevaluasi kualitas pengelasan selama proses pengelasan secara real time. Dengan menangkap detail proses pengelasan dengan kamera berkecepatan tinggi dan beresolusi tinggi, algoritme pembelajaran mendalam dapat mempelajari dan mengidentifikasi pengelasan dengan kualitas berbeda, termasuk cacat pengelasan, retakan, pori-pori, dll. Sistem ini memiliki tingkat kemampuan beradaptasi tertentu dan dapat beradaptasi untuk parameter proses yang berbeda, jenis material dan lingkungan pengelasan, sehingga lebih cocok untuk berbagai tugas pengelasan. Dalam aplikasi praktisnya, sistem ini banyak digunakan di bidang manufaktur otomotif, dirgantara, manufaktur elektronik, dan bidang lainnya. Dengan mewujudkan pemeriksaan kualitas otomatis, sistem ini tidak hanya meningkatkan efisiensi proses pengelasan, namun juga memastikan kualitas las tingkat tinggi dan mengurangi tingkat cacat dalam produksi.

Identifikasi cacat pengelasan    

Teknologi deteksi cacat otomatis Zeiss ZADD: Model AI digunakan untuk membantu pengguna memecahkan masalah kualitas dengan cepat, terutama pada porositas, lapisan lem, inklusi, jalur pengelasan, dan cacat.

Metode pengenalan cacat gambar las berbasis pembelajaran mendalam: Teknologi pembelajaran mendalam digunakan untuk secara otomatis mengidentifikasi cacat pada gambar las sinar-X, sehingga meningkatkan akurasi dan efisiensi pendeteksian.

Optimalisasi parameter pengelasan

Optimalisasi parameter proses: Algoritme AI dapat mengoptimalkan parameter proses seperti arus pengelasan, tegangan, kecepatan, dll. berdasarkan data historis dan umpan balik waktu nyata untuk mencapai efek pengelasan terbaik. Kontrol adaptif: Dengan memantau berbagai parameter selama proses pengelasan secara real time, sistem AI dapat secara otomatis menyesuaikan kondisi pengelasan untuk mengatasi perubahan material dan lingkungan.

Robot Pengelasan

Perencanaan jalur: AI dapat membanturobot pengelasanmerencanakan jalur yang rumit dan meningkatkan efisiensi dan akurasi pengelasan.

Pengoperasian cerdas: Melalui pembelajaran mendalam, robot pengelasan dapat mengidentifikasi berbagai tugas pengelasan dan secara otomatis memilih proses dan parameter pengelasan yang sesuai.

Analisis data pengelasan

Analisis data besar: AI dapat memproses dan menganalisis data pengelasan dalam jumlah besar, menemukan pola dan tren tersembunyi, dan memberikan dasar untuk meningkatkan proses pengelasan.

Pemeliharaan prediktif: Dengan menganalisis data pengoperasian peralatan, AI dapat memprediksi kegagalan peralatan las, melakukan pemeliharaan terlebih dahulu, dan mengurangi waktu henti.

Simulasi dan Pelatihan Virtual

Simulasi pengelasan: Menggunakan teknologi AI dan realitas virtual, proses pengelasan sebenarnya dapat disimulasikan untuk pelatihan operasi dan verifikasi proses. Optimalisasi pelatihan: Melalui analisis AI terhadap data operasi tukang las, saran pelatihan yang dipersonalisasi diberikan untuk meningkatkan keterampilan pengelasan.

Tren Masa Depan

Peningkatan otomatisasi: Dengan pesatnya perkembangan kecerdasan buatan dan robotika, peralatan pengelasan cerdas akan mencapai tingkat otomatisasi yang lebih tinggi dan mewujudkan operasi pengelasan yang sepenuhnya tidak berawak atau tidak berawak.

Manajemen dan pemantauan data: Peralatan las cerdas akan memiliki fungsi pengumpulan data dan pemantauan jarak jauh, dan mengirimkan informasi seperti parameter pengelasan, data proses, dan status peralatan ke pusat kendali jarak jauh atau pengguna akhir secara real time melalui platform cloud.

Optimalisasi proses pengelasan cerdas: Peralatan pengelasan cerdas akan mengoptimalkan proses pengelasan melalui algoritma cerdas terintegrasi untuk mengurangi cacat dan deformasi pengelasan.

Integrasi multi-proses: Peralatan pengelasan cerdas akan mengintegrasikan berbagai proses dan teknologi pengelasan untuk mencapai aplikasi multi-fungsi dan multi-proses.

Secara keseluruhan, penerapan AI dalam pengelasan telah meningkatkan kualitas dan efisiensi pengelasan secara signifikan, sekaligus mengurangi biaya dan intensitas tenaga kerja. Dengan kemajuan teknologi yang terus berlanjut, penerapan AI di bidang pengelasan akan semakin luas dan mendalam.