SolVisionEstudio de casos
Detección de defectos de soldadura láser mediante IA
Caso
Soldadura láser de precisión
Entre los diferentes tipos de soldadura, la soldadura láser se destaca por el uso de un haz de luz enfocado para derretir, vaporizar, enfriar y solidificar rápidamente los materiales, creando uniones fuertes. Es fácil de configurar y proporciona una soldadura rápida y precisa, incluso para materiales resistentes al calor. Esta técnica ofrece una eficiencia y calidad superiores en comparación con los métodos de soldadura tradicionales.
Desafiar
Garantizar una inspección de soldadura consistente
La soldadura láser abarca dos métodos principales: soldadura por conducción de calor y soldadura por ojo de cerradura (también conocida como soldadura de penetración profunda), cada uno de los cuales produce características de soldadura únicas. Sin embargo, las posiciones y patrones de soldadura en constante cambio presentan un desafío formidable para que los sistemas de inspección basados en reglas identifiquen con precisión los patrones de tejido o detecten los que se han perdido puntos de soldadura y otros errores de producción. Como resultado, generalmente se emplean inspecciones manuales de defectos de soldadura, lo que contribuye a las inconsistencias en la calidad de la soldadura.
Solución
Control de calidad de soldadura impulsado por IA
SolVision es un sistema de inspección visual basado en IA que mejora el control de calidad de la soldadura. Utilizando una imagen de muestra dorada para entrenar un modelo de IA, SolVision detecta de forma rápida y precisa las inconsistencias de soldadura, superando los métodos de inspección convencionales en precisión y eficiencia. Este sistema inteligente identifica con precisión los defectos de soldadura y señala las soldaduras perdidas utilizando herramientas de IA de clasificación y segmentación. A través de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo, SolVision también puede analizar los patrones de tejido de soldadura, optimizando aún más el proceso de inspección.
Detección de defectos
Golden Sample
Anomalies Detected