META-aiviCaso de Estudo
Detecção de defeitos no cordão de soldagem usando AR + AI
Cliente
O cliente é um fabricante de automóveis com sede na Ásia.
Caso
Desafios no exame da qualidade da soldagem
Os carros têm múltiplas superfícies e características complexas, levando a variações nos locais e técnicas de soldagem. O exame da qualidade da soldagem automotiva requer inspeção de vários ângulos devido ao formato irregular do chassi do veículo e dos painéis da carroceria. Automatizar esse processo é desafiador e caro, levando à dependência da inspeção manual. No entanto, se o pessoal for descuidado na sua inspeção, produtos defeituosos podem entrar no mercado, representando um risco para a segurança na condução.
Desafio
Limitações da inspeção manual para defeitos irregulares em soldagem automotiva
A inspeção manual da qualidade da soldagem automotiva pode fazer com que defeitos irregulares sejam ignorados. Apesar das técnicas avançadas de soldagem, garantir uma soldagem perfeita continua sendo um desafio. As estruturas têm vários pontos de inspeção e recursos multifacetados, tornando a inspeção manual a confiança atual, mas a qualidade inconsistente é uma preocupação.
Solução
Melhorando a precisão da inspeção manual com META-aivi
Ao utilizar a função de detecção de defeitos do META-aivi, os modelos de IA podem ser treinados e carregados no sistema para obter pontos de soldagem qualificados. Isso permite a inspeção de seções soldadas por IA usando óculos AR ou um tablet para reconhecer rapidamente soldas defeituosas. O feedback de realidade aumentada é fornecido em tempo real, permitindo que o pessoal corrija erros por meio de instruções na tela, garantindo a qualidade da soldagem. O META-aivi também pode distinguir entre tipos de defeitos, como soldagem incompleta, furos de areia, carbonização e respingos. Por exemplo, se defeitos em furos de areia forem detectados continuamente, isso sugere a necessidade de substituir os fios de soldagem, enquanto casos frequentes de soldagem incompleta podem exigir inspeção do bocal. Os dados acumulados podem ser usados para fins subsequentes de análise e manutenção de big data. Além disso, históricos de inspeção de produtos podem ser gerados, digitalizando efetivamente o processo de inspeção.
Resultados da inspeção META-aivi
Durante a inspeção AI, o META-aivi detecta quaisquer defeitos de soldagem
