SolVisionFallstudie
Fehlererkennung bei Laser-Schweißen mit KI
Fall
Präzisionslaser-Schweißen
Unter den verschiedenen Schweißverfahren zeichnet sich das Laser-Schweißen durch die Verwendung eines fokussierten Lichtstrahls aus, um Materialien schnell zu schmelzen, zu verdampfen, abzukühlen und zu verfestigen, wodurch starke Verbindungen entstehen. Es ist einfach einzurichten und ermöglicht schnelles, präzises Schweißen, selbst für hitzebeständige Materialien. Diese Technik bietet im Vergleich zu herkömmlichen Schweißmethoden eine überlegene Effizienz und Qualität.
Herausforderung
Sicherstellung einer konsistenten Schweißinspektion
Das Laser-Schweißen umfasst zwei Hauptmethoden: das Wärmeleitungs-Schweißen und das Keyhole-Schweißen (auch bekannt als Tiefenpenetrationsschweißen), die jeweils einzigartige Schweißmerkmale aufweisen. Die ständig wechselnden Schweißpositionen und -muster stellen jedoch eine erhebliche Herausforderung für regelbasierte Inspektionssysteme dar, um Webmuster genau zu erkennen oder versäumte Schweißstellen und andere Produktionsfehler zu detektieren. Daher werden in der Regel manuelle Inspektionen von Schweißfehlern durchgeführt, was zu Inkonsistenzen in der Schweißqualität beiträgt.
Lösung
KI-gestützte Schweißqualitätskontrolle
SolVision ist ein KI-gestütztes visuelles Inspektionssystem, das die Schweißqualitätskontrolle verbessert. Mithilfe eines Referenzbildes zum Trainieren eines KI-Modells erkennt SolVision schnell und präzise Schweißinkonsistenzen und übertrifft herkömmliche Inspektionsmethoden in Bezug auf Genauigkeit und Effizienz. Dieses intelligente System identifiziert präzise Schweißfehler und erkennt versäumte Schweißnähte mithilfe von Klassifizierungs- und Segmentierungs-KI-Tools. Durch fortschrittliche Deep-Learning-Techniken kann SolVision auch Schweiß-Webmuster analysieren und somit den Inspektionsprozess weiter optimieren.
Fehlererkennung
Referenzmuster
Erkannte Anomalien