{"id":82682,"date":"2024-12-17T15:21:06","date_gmt":"2024-12-17T07:21:06","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=82682"},"modified":"2024-12-23T14:41:23","modified_gmt":"2024-12-23T06:41:23","slug":"welding-bead-defect-detection-using-ar-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/es\/casos-de-exito\/welding-bead-defect-detection-using-ar-ai\/","title":{"rendered":"Detecci\u00f3n de defectos de cord\u00f3n de soldadura mediante AR + AI"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"\"
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META-aiviEstudio de casos<\/span><\/h2>\n\n\n\n
<\/span><\/a><\/span>Automoci\u00f3n<\/a><\/span> <\/font>| Fabricaci\u00f3n<\/a><\/font><\/font><\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
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Detecci\u00f3n de defectos de cord\u00f3n de soldadura mediante AR + AI<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n
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Cliente<\/h2>\n\n\n\n

El cliente es un fabricante de autom\u00f3viles con sede en Asia.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Caso<\/h2>\n\n\n\n
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Desaf\u00edos en el examen de la calidad de la soldadura<\/h3>\n\n\n\n

Los autom\u00f3viles tienen m\u00faltiples superficies y caracter\u00edsticas complejas, lo que lleva a variaciones en las ubicaciones y t\u00e9cnicas de soldadura. El examen de la calidad de la soldadura automotriz requiere una inspecci\u00f3n desde m\u00faltiples \u00e1ngulos debido a la forma irregular del chasis y los paneles de la carrocer\u00eda del veh\u00edculo. La automatizaci\u00f3n de este proceso es desafiante y costosa, lo que lleva a depender de la inspecci\u00f3n manual. Sin embargo, si el personal es descuidado en su inspecci\u00f3n, pueden entrar en el mercado productos defectuosos, lo que supone un riesgo para la seguridad de la conducci\u00f3n.<\/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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Desafiar<\/h2>\n\n\n\n
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Limitaciones de la inspecci\u00f3n manual de defectos irregulares en la soldadura automotriz<\/h3>\n\n\n\n

La inspecci\u00f3n manual de la calidad de la soldadura automotriz puede hacer que se pasen por alto defectos irregulares. A pesar de las t\u00e9cnicas de soldadura avanzadas, garantizar una soldadura impecable sigue siendo un desaf\u00edo. Los marcos tienen m\u00faltiples puntos de inspecci\u00f3n y caracter\u00edsticas multifac\u00e9ticas, lo que hace que la inspecci\u00f3n manual sea la dependencia actual, pero la calidad inconsistente es una preocupaci\u00f3n.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n

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Soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
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Mejora de la precisi\u00f3n de la inspecci\u00f3n manual con META-aivi<\/h3>\n\n\n\n

Al utilizar la funci\u00f3n de detecci\u00f3n de defectos de META-aivi<\/a>, los modelos de IA se pueden entrenar y cargar en el sistema para puntos de soldadura calificados. Esto permite la inspecci\u00f3n con IA de secciones soldadas utilizando gafas de realidad aumentada o una tableta para reconocer r\u00e1pidamente las soldaduras defectuosas. La retroalimentaci\u00f3n de realidad aumentada se proporciona en tiempo real, lo que permite al personal corregir errores a trav\u00e9s de instrucciones en pantalla, lo que garantiza la calidad de la soldadura. META-aivi tambi\u00e9n puede distinguir entre tipos de defectos como soldadura incompleta, agujeros de arena, carbonizaci\u00f3n y salpicaduras. Por ejemplo, si los defectos de los agujeros de arena se detectan continuamente, sugiere la necesidad de reemplazar los alambres de soldadura, mientras que los casos de soldadura incompletos frecuentes pueden requerir la inspecci\u00f3n de la boquilla. Los datos acumulados se pueden utilizar para el an\u00e1lisis y el mantenimiento posteriores de big data. Adem\u00e1s, se pueden generar historiales de inspecci\u00f3n de productos, digitalizando eficazmente el proceso de inspecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

<\/div>\n\n\n\n
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Resultados de la inspecci\u00f3n META-aivi<\/strong><\/strong><\/h4>\n\n\n\n
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\"an<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Durante la inspecci\u00f3n con IA, META-aivi detecta cualquier defecto de soldadura<\/h5>\n<\/div>\n\n\n\n
\n
\"AI<\/div>\n\n\n\n
<\/div>\n\n\n\n
Los resultados de la inspecci\u00f3n de IA se muestran en tiempo real en la pantalla del dispositivo de RA<\/h5>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
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Resultado<\/h2>\n\n\n\n
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<\/path><\/svg>La tecnolog\u00eda de IA de META-aivi detect\u00f3 defectos de soldadura en tiempo real, lo que permiti\u00f3 una identificaci\u00f3n r\u00e1pida y precisa<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>META-aivi tambi\u00e9n fue capaz de identificar varios tipos de defectos de soldadura y acumular datos para su posterior an\u00e1lisis<\/span><\/div>
<\/path><\/svg>META-aivi redujo las tasas de error y garantiz\u00f3 la calidad de los productos que pasaban la inspecci\u00f3n<\/span><\/div><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Los modelos de IA pueden ser entrenados y cargados en el sistema para puntos de soldadura calificados. Esto permite la inspecci\u00f3n mediante IA de las secciones soldadas usando gafas de AR o una tableta para reconocer r\u00e1pidamente soldaduras defectuosas.<\/p>","protected":false},"author":14,"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}.gspb_text-id-gsbp-c3844e90-556c 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