Ứng dụng AI trong ngành hàn

Việc ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực hàn đang phát huy tính thông minh, tự động hóa quá trình hàn, nâng cao hiệu quả sản xuất và chất lượng sản phẩm.

Việc ứng dụng AI trong hàn chủ yếu được thể hiện ở các khía cạnh sau:

Kiểm soát chất lượng hàn

Việc ứng dụng công nghệ AI trong kiểm soát chất lượng mối hàn chủ yếu thể hiện ở việc kiểm tra chất lượng mối hàn, xác định khuyết tật mối hàn và tối ưu hóa quy trình hàn. Những ứng dụng này không chỉ cải thiện độ chính xác và tốc độ hàn mà còn cải thiện đáng kể năng suất thông qua giám sát thời gian thực và điều chỉnh thông minh. hiệu quả và chất lượng sản phẩm. Dưới đây là một số ứng dụng chính của công nghệ AI trong kiểm soát chất lượng hàn:

Kiểm tra chất lượng hàn

Hệ thống kiểm tra chất lượng mối hàn dựa trên thị giác máy và học sâu: Hệ thống này kết hợp các thuật toán thị giác máy tính tiên tiến và học sâu để theo dõi và đánh giá chất lượng mối hàn trong quá trình hàn theo thời gian thực. Bằng cách ghi lại các chi tiết của quá trình hàn bằng camera tốc độ cao, độ phân giải cao, thuật toán deep learning có thể tìm hiểu và xác định các mối hàn có chất lượng khác nhau, bao gồm các khuyết tật hàn, vết nứt, lỗ rỗng, v.v. Hệ thống này có khả năng thích ứng nhất định và có thể thích ứng với các thông số quy trình, loại vật liệu và môi trường hàn khác nhau để phù hợp hơn với các nhiệm vụ hàn khác nhau. Trong các ứng dụng thực tế, hệ thống này được sử dụng rộng rãi trong sản xuất ô tô, hàng không vũ trụ, sản xuất điện tử và các lĩnh vực khác. Bằng cách thực hiện kiểm tra chất lượng tự động, hệ thống này không chỉ cải thiện hiệu quả của quá trình hàn mà còn đảm bảo chất lượng mối hàn ở mức cao và giảm tỷ lệ lỗi trong sản xuất.

Nhận dạng khuyết tật hàn    

Công nghệ phát hiện khuyết tật tự động Zeiss ZADD: Các mô hình AI được sử dụng để giúp người dùng giải quyết nhanh chóng các vấn đề về chất lượng, đặc biệt là về độ xốp, lớp phủ keo, tạp chất, đường hàn và các khuyết tật.

Phương pháp nhận dạng khuyết tật hình ảnh mối hàn dựa trên deep learning: Công nghệ deep learning được sử dụng để tự động xác định các khuyết tật trong hình ảnh mối hàn tia X, nâng cao độ chính xác và hiệu quả phát hiện.

Tối ưu hóa thông số hàn

Tối ưu hóa thông số quy trình: Thuật toán AI có thể tối ưu hóa các thông số quy trình như dòng hàn, điện áp, tốc độ, v.v. dựa trên dữ liệu lịch sử và phản hồi thời gian thực để đạt được hiệu quả hàn tốt nhất. Điều khiển thích ứng: Bằng cách theo dõi các thông số khác nhau trong quá trình hàn theo thời gian thực, hệ thống AI có thể tự động điều chỉnh các điều kiện hàn để đối phó với những thay đổi của vật liệu và môi trường.

Robot hàn

Lập kế hoạch đường đi: AI có thể trợ giúprobot hànlập kế hoạch các đường dẫn phức tạp và cải thiện hiệu quả và độ chính xác hàn.

Vận hành thông minh: Thông qua học sâu, robot hàn có thể xác định các nhiệm vụ hàn khác nhau và tự động chọn các quy trình và thông số hàn phù hợp.

Phân tích dữ liệu hàn

Phân tích dữ liệu lớn: AI có thể xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu hàn, khám phá các mô hình và xu hướng tiềm ẩn, đồng thời cung cấp cơ sở để cải thiện quy trình hàn.

Bảo trì dự đoán: Bằng cách phân tích dữ liệu vận hành của thiết bị, AI có thể dự đoán lỗi của thiết bị hàn, thực hiện bảo trì trước và giảm thời gian ngừng hoạt động.

Mô phỏng và đào tạo ảo

Mô phỏng hàn: Sử dụng AI và công nghệ thực tế ảo, quy trình hàn thực có thể được mô phỏng để đào tạo vận hành và xác minh quy trình. Tối ưu hóa đào tạo: Thông qua phân tích AI về dữ liệu vận hành thợ hàn, các đề xuất đào tạo được cá nhân hóa sẽ được đưa ra để cải thiện kỹ năng hàn.

Xu hướng tương lai

Cải thiện tự động hóa: Với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và robot, thiết bị hàn thông minh sẽ đạt được mức độ tự động hóa cao hơn và thực hiện các hoạt động hàn hoàn toàn không có người điều khiển hoặc ít người điều khiển.

Quản lý và giám sát dữ liệu: Thiết bị hàn thông minh sẽ có chức năng thu thập và giám sát dữ liệu từ xa, đồng thời truyền các thông tin như thông số hàn, dữ liệu quá trình và trạng thái thiết bị đến trung tâm điều khiển từ xa hoặc người dùng cuối theo thời gian thực thông qua nền tảng đám mây.

Tối ưu hóa quy trình hàn thông minh: Thiết bị hàn thông minh sẽ tối ưu hóa quy trình hàn thông qua các thuật toán thông minh được tích hợp nhằm giảm thiểu khuyết tật và biến dạng mối hàn.

Tích hợp đa quy trình: Thiết bị hàn thông minh sẽ tích hợp các quy trình và công nghệ hàn khác nhau để đạt được các ứng dụng đa chức năng và đa quy trình.

Nhìn chung, việc ứng dụng AI trong hàn đã cải thiện đáng kể chất lượng và hiệu quả hàn, đồng thời giảm chi phí và cường độ lao động. Với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực hàn sẽ ngày càng sâu rộng và chuyên sâu hơn.