{"id":88913,"date":"2025-02-24T09:56:06","date_gmt":"2025-02-24T01:56:06","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=88913"},"modified":"2025-02-24T10:35:51","modified_gmt":"2025-02-24T02:35:51","slug":"welding-bead-defect-detection-using-ar-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/de\/anwenderberichte\/welding-bead-defect-detection-using-ar-ai\/","title":{"rendered":"Erkennung von Schwei\u00dfnahtfehlern mittels AR + KI"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"\"
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META-aiviFallstudie<\/span><\/h2>\n\n\n\n
<\/span><\/a>Automobilindustrie<\/a><\/span> | Intelligente Fertigung<\/a><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Erkennung von Schwei\u00dfnahtfehlern mittels AR + KI<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Kunde<\/h2>\n\n\n\n

Der Kunde ist ein Automobilhersteller mit Sitz in Asien.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Fall<\/h2>\n\n\n\n
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Herausforderungen bei der Pr\u00fcfung der Schwei\u00dfqualit\u00e4t<\/h3>\n\n\n\n

Autos haben viele komplexe Oberfl\u00e4chen und Merkmale, was zu unterschiedlichen Schwei\u00dfstellen und -techniken f\u00fchrt. Die Pr\u00fcfung der Schwei\u00dfqualit\u00e4t von Autos erfordert aufgrund der unregelm\u00e4\u00dfigen Form des Fahrgestells und der Karosserieteile des Fahrzeugs eine Inspektion aus mehreren Winkeln. Die Automatisierung dieses Prozesses ist anspruchsvoll und kostspielig, sodass man auf manuelle Inspektionen angewiesen ist. Wenn das Personal bei der Inspektion jedoch nachl\u00e4ssig ist, k\u00f6nnen fehlerhafte Produkte auf den Markt gelangen, die ein Risiko f\u00fcr die Fahrsicherheit darstellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"close<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Herausforderung<\/h2>\n\n\n\n
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Einschr\u00e4nkungen der manuellen Pr\u00fcfung auf unregelm\u00e4\u00dfige Defekte beim Automobilschwei\u00dfen<\/h3>\n\n\n\n

Bei der manuellen \u00dcberpr\u00fcfung der Schwei\u00dfqualit\u00e4t im Automobilbereich k\u00f6nnen unregelm\u00e4\u00dfige M\u00e4ngel \u00fcbersehen werden. Trotz fortschrittlicher Schwei\u00dftechniken bleibt die Gew\u00e4hrleistung einwandfreier Schwei\u00dfn\u00e4hte eine Herausforderung. Rahmen haben mehrere Pr\u00fcfpunkte und vielschichtige Merkmale, sodass derzeit auf manuelle Pr\u00fcfungen zur\u00fcckgegriffen werden muss, die inkonsistente Qualit\u00e4t jedoch ein Problem darstellt.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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L\u00f6sung<\/h2>\n\n\n\n
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Verbesserung der Genauigkeit manueller Inspektionen mit META-aivi<\/h3>\n\n\n\n

Durch die Nutzung der Defekterkennungsfunktion von META-aivi<\/a> k\u00f6nnen KI-Modelle trainiert und f\u00fcr qualifizierte Schwei\u00dfpunkte in das System hochgeladen werden. Dies erm\u00f6glicht eine KI-Inspektion von Schwei\u00dfabschnitten mithilfe einer AR-Brille oder eines Tablet-Ger\u00e4ts, um fehlerhafte Schwei\u00dfn\u00e4hte schnell zu erkennen. Augmented-Reality-Feedback wird in Echtzeit bereitgestellt, sodass das Personal Fehler durch Anweisungen auf dem Bildschirm korrigieren und so die Schwei\u00dfqualit\u00e4t sicherstellen kann. META-aivi kann auch zwischen Defektarten wie unvollst\u00e4ndigem Schwei\u00dfen, Sandl\u00f6chern, Karbonisierung und Schwei\u00dfspritzern unterscheiden. Wenn beispielsweise kontinuierlich Sandlochdefekte erkannt werden, deutet dies darauf hin, dass Schwei\u00dfdr\u00e4hte ausgetauscht werden m\u00fcssen, w\u00e4hrend h\u00e4ufige F\u00e4lle unvollst\u00e4ndiger Schwei\u00dfungen eine D\u00fcseninspektion erfordern k\u00f6nnen. Die gesammelten Daten k\u00f6nnen f\u00fcr nachfolgende Big-Data-Analysen und Wartungszwecke verwendet werden. Dar\u00fcber hinaus k\u00f6nnen Produktinspektionshistorien ausgegeben werden, wodurch der Inspektionsprozess effektiv digitalisiert wird.<\/p>\n\n\n\n

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META-aivi Inspektionsergebnisse<\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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\"an<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Bei der KI-Inspektion erkennt META-aivi Schwei\u00dffehler<\/h5>\n<\/div>\n\n\n\n
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\"AI<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Die KI-Inspektionsergebnisse werden in Echtzeit auf dem Bildschirm des AR-Ger\u00e4ts angezeigt<\/h5>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Ergebnis<\/h2>\n\n\n\n
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<\/path><\/svg>Die KI-Technologie von META-aivi erkennt Schwei\u00dffehler in Echtzeit und erm\u00f6glicht so eine schnelle und genaue Identifizierung<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>META-aivi konnte au\u00dferdem verschiedene Arten von Schwei\u00dffehlern identifizieren und Daten f\u00fcr weitere Analysen sammeln<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>META-aivi reduzierte Fehlerquoten und sicherte die Qualit\u00e4t der gepr\u00fcften Produkte<\/span><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

F\u00fcr qualifizierte Schwei\u00dfpunkte k\u00f6nnen KI-Modelle trainiert und in das System hochgeladen werden. So ist eine KI-Inspektion von Schwei\u00dfstellen mittels AR-Brille oder Tablet-Ger\u00e4t m\u00f6glich, um fehlerhafte Schwei\u00dfn\u00e4hte schnell zu erkennen.<\/p>","protected":false},"author":36,"featured_media":37887,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_heading-id-gsbp-98a71402-b1a0{font-size:60px;line-height:100px;text-align:center!important;color:var(--gs-colorone);margin-top:50px}#gspb_heading-id-gsbp-98a71402-b1a0 .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_heading-id-gsbp-98a71402-b1a0 .gspb_heading_subtitle,#gspb_subheading-id-gsbp-98a71402-b1a0{display:block;line-height:22px;margin-top:5px;font-size:30px;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)}.gspb_text-id-gsbp-c3844e90-556c{font-size:20px;text-align:center!important;font-weight:500!important;margin-bottom:0!important}.gspb_text-id-gsbp-c3844e90-556c 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