Aplikasi teknologi AI dalam bidang kimpalan menggalakkan kecerdasan dan automasi proses kimpalan, meningkatkan kecekapan pengeluaran dan kualiti produk.
Penggunaan AI dalam kimpalan terutamanya dicerminkan dalam aspek berikut:
Kawalan kualiti kimpalan
Aplikasi teknologi AI dalam kawalan kualiti kimpalan dicerminkan terutamanya dalam pemeriksaan kualiti kimpalan, pengecaman kecacatan kimpalan, dan pengoptimuman proses kimpalan. Aplikasi ini bukan sahaja meningkatkan ketepatan dan kelajuan kimpalan, tetapi juga meningkatkan pengeluaran dengan ketara melalui pemantauan masa nyata dan pelarasan pintar. kecekapan dan kualiti produk. Berikut ialah beberapa aplikasi utama teknologi AI dalam kawalan kualiti kimpalan:
Pemeriksaan kualiti kimpalan
Sistem pemeriksaan kualiti kimpalan berdasarkan penglihatan mesin dan pembelajaran mendalam: Sistem ini menggabungkan visi komputer termaju dan algoritma pembelajaran mendalam untuk memantau dan menilai kualiti kimpalan semasa proses kimpalan dalam masa nyata. Dengan menangkap butiran proses kimpalan dengan kamera berkelajuan tinggi, resolusi tinggi, algoritma pembelajaran mendalam boleh mempelajari dan mengenal pasti kimpalan kualiti yang berbeza, termasuk kecacatan kimpalan, retak, liang, dll. Sistem ini mempunyai tahap kebolehsuaian tertentu dan boleh menyesuaikan diri kepada parameter proses yang berbeza, jenis bahan dan persekitaran kimpalan, supaya lebih sesuai untuk pelbagai tugas kimpalan. Dalam aplikasi praktikal, sistem ini digunakan secara meluas dalam pembuatan automotif, aeroangkasa, pembuatan elektronik dan bidang lain. Dengan merealisasikan pemeriksaan kualiti automatik, sistem ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan proses kimpalan, tetapi juga memastikan tahap kualiti kimpalan yang tinggi dan mengurangkan kadar kecacatan dalam pembuatan.
Pengecaman kecacatan kimpalan
Teknologi pengesanan kecacatan automatik Zeiss ZADD: Model AI digunakan untuk membantu pengguna menyelesaikan masalah kualiti dengan cepat, terutamanya dalam keliangan, salutan gam, kemasukan, laluan kimpalan dan kecacatan.
Kaedah pengecaman kecacatan imej kimpalan berasaskan pembelajaran mendalam: Teknologi pembelajaran mendalam digunakan untuk mengenal pasti kecacatan secara automatik pada imej kimpalan sinar-X, meningkatkan ketepatan dan kecekapan pengesanan.
Pengoptimuman parameter kimpalan
Pengoptimuman parameter proses: Algoritma AI boleh mengoptimumkan parameter proses seperti arus kimpalan, voltan, kelajuan, dll. berdasarkan data sejarah dan maklum balas masa nyata untuk mencapai kesan kimpalan yang terbaik. Kawalan penyesuaian: Dengan memantau pelbagai parameter semasa proses kimpalan dalam masa nyata, sistem AI boleh melaraskan keadaan kimpalan secara automatik untuk menghadapi perubahan bahan dan persekitaran.
Robot Kimpalan
Perancangan laluan: AI boleh membanturobot kimpalanmerancang laluan yang kompleks dan meningkatkan kecekapan dan ketepatan kimpalan.
Operasi pintar: Melalui pembelajaran mendalam, robot kimpalan boleh mengenal pasti tugas kimpalan yang berbeza dan secara automatik memilih proses dan parameter kimpalan yang sesuai.
Analisis data kimpalan
Analisis data besar: AI boleh memproses dan menganalisis sejumlah besar data kimpalan, menemui corak dan trend tersembunyi, dan menyediakan asas untuk menambah baik proses kimpalan.
Penyelenggaraan ramalan: Dengan menganalisis data pengendalian peralatan, AI boleh meramalkan kegagalan peralatan kimpalan, melakukan penyelenggaraan terlebih dahulu dan mengurangkan masa henti.
Simulasi dan Latihan Maya
Simulasi kimpalan: Menggunakan AI dan teknologi realiti maya, proses kimpalan sebenar boleh disimulasikan untuk latihan operasi dan pengesahan proses. Pengoptimuman latihan: Melalui analisis AI bagi data operasi pengimpal, cadangan latihan yang diperibadikan disediakan untuk meningkatkan kemahiran mengimpal.
Trend Masa Depan
Automasi yang dipertingkatkan: Dengan perkembangan pesat kecerdasan buatan dan robotik, peralatan kimpalan pintar akan mencapai tahap automasi yang lebih tinggi dan merealisasikan operasi kimpalan tanpa pemandu atau kurang pemandu sepenuhnya.
Pengurusan dan pemantauan data: Peralatan kimpalan pintar akan mempunyai pengumpulan data dan fungsi pemantauan jauh, dan menghantar maklumat seperti parameter kimpalan, data proses dan status peralatan ke pusat kawalan jauh atau pengguna akhir dalam masa nyata melalui platform awan.
Pengoptimuman proses kimpalan pintar: Peralatan kimpalan pintar akan mengoptimumkan proses kimpalan melalui algoritma pintar bersepadu untuk mengurangkan kecacatan dan ubah bentuk kimpalan.
Penyepaduan pelbagai proses: Peralatan kimpalan pintar akan menyepadukan proses dan teknologi kimpalan yang berbeza untuk mencapai aplikasi pelbagai fungsi dan pelbagai proses.
Secara keseluruhannya, aplikasi AI dalam kimpalan telah meningkatkan kualiti dan kecekapan kimpalan dengan banyak, sambil mengurangkan kos dan keamatan buruh. Dengan kemajuan teknologi yang berterusan, aplikasi AI dalam bidang kimpalan akan menjadi lebih meluas dan mendalam.
Masa siaran: 14 Ogos 2024
