今日焦點
往期回顧
精準定位焊接點的人工智能
Daniel Weller是德國汽車供應商愛爾鈴克鈴爾的連接技術專家。他在電池技術領域開發(fā)連接工藝。在焊接電動汽車的CCS(電芯連接組件，又稱集成母排)時，他和同事們面臨諸多挑戰(zhàn)，例如追求更快焊接速度、在零缺陷策略下容納大量變體、在長達兩米的部件焊接50多個位置。
當然，我們對之前的解決方案很滿意，但通快(TRUMPF)基于人工智能的EasyModel AI解決方案現(xiàn)在為焊點檢測乃至整個工藝開發(fā)帶來了顯著的速度提升。
—— Daniel Weller, 愛爾鈴克鈴爾的連接技術專家
此外使用通快(TRUMPF)的圖像處理解決方案VisionLine Detect，Weller拍攝幾張部件的訓練圖像并上傳到AI云端。然后在圖像上標記相關區(qū)域。僅需幾張照片后，AI模型就能精確過濾圖像的相關和非相關區(qū)域，對相關區(qū)域進行二值化(檢測到的部件顯示為白色，周圍區(qū)域為黑色)，并在短周期內可靠地檢測部件邊緣。對Weller和愛爾鈴克鈴爾來說，這意味著在特征檢測方面的效率大幅提升。
達到良好結果不再需要數天，而只需數小時。同樣令人印象深刻的是在大規(guī)模生產環(huán)境中準確且可重現(xiàn)的結果，以及操作通快EasyModel AI無需編程知識。
—— Daniel Weller, 愛爾鈴克鈴爾的連接技術專家
該系統(tǒng)遵循‘所見即所得’的原則——直觀、快速且零代碼
首次生產通過良率超過99%
德國汽車和工業(yè)供應商舍弗勒同樣使用EasyModel AI加速新工藝開發(fā)并提高生產吞吐量。Alexander Fast在公司位于德國布爾(Bühl)的基地工作，開發(fā)電機中銅的先進激光焊接工藝。
在激光焊接電機定子繞組的銅線時，任何被焊接部件位置的偏差——包括高度差異、側向偏移或間隙形成，都會影響設備正確檢測部件并進行焊接的能力。這里涉及的焊接點從20到幾百個不等，具體取決于部件類型。而傳統(tǒng)的基于灰度圖像的檢測系統(tǒng)在這里往往難以應對。在精度和可靠性方面，AI 濾鏡在確定焊接位置方面——即使部件特性變化和環(huán)境條件改變，明顯優(yōu)于市場上現(xiàn)有的任何產品。
引入通快EasyModel AI使我們能夠顯著提高部件檢測能力——首次生產通過良率超過99%。
—— Alexander Fast, 舍弗勒技術專家
此外，該系統(tǒng)可以對數據進行統(tǒng)計分析，這意味著“只需重新標記具有顯著偏差的值，從而節(jié)省寶貴的開發(fā)時間。” EasyModel AI現(xiàn)已在全球舍弗勒的生產中投入使用。
在定子發(fā)夾焊接中，EasyModel AI在大規(guī)模生產環(huán)境中快速精準地檢測數百個焊接點
所有評論僅代表網友意見，與本站立場無關。