Automatisierte Schweißnahtprüfung
in der Produktion mit Hilfe von AI.SEE™
Dank fortschrittlicher Industrieroboter ist ein automatisiertes Schweißverfahren der aktuelle Stand der Technik. Die Mechanisierung des Schweißprozesses bietet die Möglichkeit den gehobenen Standards und Anforderungen der Industrie 4.0 Stand zu halten. Die konsistent hohe Qualität bei hoher Produktionsgeschwindigkeit ist maßgeblich am Erfolg der automatisierten Schweißverfahren beteiligt. Außerdem sind die Prozesse solcher Roboter bei Störung leicht nachverfolgbar, was eine einfache Qualitätskontrolle garantiert.
Herausforderung der zerstörungsfreien Schweißnahtprüfung
Trotzdem wird in Teilen der Industrie der bereits optimierte Prozess des Schweißens zum Flaschenhals, denn herkömmlicherweise geschieht die optische Prüfung von Schweißnähten, im Gegensatz zur Produktion, durch den Menschen. Dieser geschulte Mitarbeiter kann zwar auf Eventualitäten flexibel reagieren, hängt aber in Sachen Konstanz und Geschwindigkeit immer noch von seiner Tagesform ab. Daher birgt die Prüfung mit bloßem Auge durch das Personal eine höhere Fehleranfälligkeit im Vergleich zur automatisierten Sichtprüfung einer Schweißnaht.
Damit ein Bauteil die gezielte Qualität gewährleistet und zugleich jeder Norm entspricht, muss es einer genauen Werkstoffprüfung unterzogen werden. Genau wie Magnetpulver- und Eindringprüfungen bietet die automatische optische Prüfung von Schweißnähten mit Hilfe von künstlicher Intelligenz ein zerstörungsfreies Verfahren zur Qualitätskontrolle.
Positive Effekte der Sichtprüfung durch automatisierte Schweißnahtkontrolle
Die automatisierte Schweißnahtprüfung bietet eine Mehrzahl an Vorteilen, die es einer Produktion erlauben, dem wachsenden Druck am Markt gerecht zu werden. Einerseits liegen reduzierte Tagesformabhängigkeit, erhöhte Geschwindigkeit und gesteigerte Konstanz bei dieser Form der Schweißnahtkontrolle auf der Hand.
Auf der anderen Seite ist diese zerstörungsfreie optische Prüfung von Schweißnähten effektiver in die Produktionskette einzubinden, da sie In-Line integriert werden können. Somit kann die Fertigung von Bauteilen durch weniger Stillstandzeiten und Ausschuss noch effizienter werden. Die frühzeitige Fehlererkennung durch Schweißnaht Sichtprüfung mittels KI resultiert außerdem darin, dass Nacharbeiten am Bauteil schnellstmöglich durchgeführt werden können.
Zusammenfassend verspricht die Lösung der automatisierten Qualitätskontrolle einer Schweißnaht hohe Kosteneinsparungen. Produktionsprozesse können so zuverlässig optimiert werden und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens sichern.
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Mit AI.SEE™ selbstlernende Systeme zur automatischen optischen Prüfung von Schweißnähten nutzen
AI.SEE™ von elunic gewährleistet, aktuelle Systeme mit Hilfe von Machine Learning Algorithmen zu übertreffen und die Anpassungsfähigkeit geschulter Mitarbeiter zu imitieren.
Adaptiv lernfähige Machine Learning Modelle sind dabei in der Lage, ihre durchschnittliche Präzision im Verlauf des Projekts um bis zu 250 % gegenüber einem herkömmlichen Computer Vision Algorithmus zu verbessern. So kann die Effektivität in der optischen Schweißnahtprüfung deutlich gesteigert und Kosten reduziert werden.
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