AI-gestützte Fehlererkennung bei Schweißnähte
SolVisionFallstudie
AI-gestützte Fehlererkennung bei Schweißnähte
Qualitätskontrolle beim Schweißen von Produkten für Klimaanlagen und Kühlung
Automatisierung der Schweißnahtinspektion
Bei der Herstellung von Klimaanlagen und Kühlschränken müssen die Komponenten, aus denen der Wärmetauscher besteht, wie Rohre, Spiegelplatten sowie vordere und hintere Sammler, geschweißt werden. Um die Schweißqualität dieser Teile zu überprüfen, ist ein Inspektionsprozess erforderlich.
Unregelmäßig geformte Schweißfehler
Schweißfabriken sind oft Hochtemperatur- und Hochhitzeanlagen, und die Arbeitsbedingungen sind gefährlich. Schweißfehler sind zudem häufig komplex und unregelmäßig, sodass eine manuelle Inspektion möglicherweise nicht die beste Lösung ist, um die Durchsatzrate zu maximieren oder eine konstante Produktion sicherzustellen.
AI-Fehlererkennung mit SolVision
Angetrieben von KI kann SolVision die Schweißinspektionsprozesse automatisieren, indem es die verschiedenen Formen und Merkmale von Schweißnähten aus Beispielbildern lernt und die KI dann darauf trainiert, schnell zu erkennen, ob eine Naht fehlerhaft ist, basierend auf ihren Merkmalen, z. B. ob sie zu dünn, zu dick oder ganz fehlt. Durch die Erkennung fehlerhafter Nähte wird die Qualität des Schweißprozesses effektiv kontrolliert.
Beispiel
Vollständiger Schweißnaht
Fehlende Schweißnaht
Unvollständige Schweißung
