용접 검사에서 AI 및 기계 학습의 상승

용접 검사는 제조, 건축, 및 인프라에 있는 품질 보증의 중요한 기둥입니다. 전통적인 방법은 인간적인 시각 검사, 초음파 테스트, 방사선 조사 및 다른 비파괴적인 테스트 (NDT) 기술에 다량을 의지합니다. 효과적인 동안, 이 수동 과정은 가동 피로에 시간 소모하고, 그것의 능력에서 제한해 고속에 미묘한 또는 내부 결점을 검출하는 것입니다. 인공 지능 (AI) 및 기계 학습 (ML)에 있는 최근 돌파구는 가동 가능한 해결책, 순간 해결책, 순간 해결책 및 신뢰성, 가동 가능한 해결책의 규칙을 재조립하고 있습니다.

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용접 검사에 있는 AI와 ML의 중요한 신청

자동화된 결함 탐지 및 분류

용접 검사에서 AI의 가장 눈에 보이는 신청은 자동화한 시각 검사입니다. 컴퓨터 시각 모형은, 수시로 convolutional 신경망 (CNNs)에 근거를 두어, 순간 사진기 급식을 분석하고 포스트 용접한 이미지를 찾아내고 분류하는 불완전한 감염을 분류하기 위하여 분석합니다. 이 체계는 자동화한 용접 세포에서, 그들은 생산 중단 없이 지속적인 의견을 제공하. 예를 들면, 관 용접의 수천에 훈련된 모형은 즉시 발사된 불완전한 융해 또는 폐기로 지역이, 레이저의 초음파 검사를 감소시키기 위하여, 레이저의 초음파 검사를 위해 사용될 수 있습니다.

용접 장비에 대한 예측 유지

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Process Optimization 및 Parameter Control을 통한 최적화 및 구성

AI 알고리즘은 여행 속도, 열 입력, 보호 가스 흐름 및 전극 각도와 같은 용접 매개 변수를 최적화 할 수 있습니다. 강화 학습 및 Bayesian 최적화 기술은 판 두께, 표면 상태, 또는 필러 금속 구성의 변형에 반응하는 실시간에 적응 할 수 있습니다. 결과는 용접 가변성 및 더 높은 첫 번째 패스 수율에 상당한 감소입니다. 로봇 용접에서 AI ‐ 드라이브 적응 제어는 열 분산 및 비결에 대한 정확한 조정할 수 있습니다. 높은 용접, 균일 한 용접, 높은 용접, 높은 용접, 높은 용접, 높은 첫 번째 패스 수율의 증가로 높은 정밀도를 생산.

Virtual Simulations와 교육 및 기술 평가

AI는 용접기와 검사관이 훈련되는 방법을 바꾸는 시뮬레이터입니다. ML 근거한 성과 평가로 결합된 사실상 현실 (VR)와 증강 현실 (AR) 환경은, 소모품 또는 위험 안전 없이 용접 시나리오를 연습하기 위하여 trainee를 허용합니다. 체계는 손 동의, 토치 각, 여행 속도 및 아크 길이를 추적하고, 기술에 목표 의견을 제공하. 기존 검사관을 위해, AI는 시험과 구경측정을 위한 합성 결점 이미지를 생성해서, 그들의 기술을 지키기 위하여 측정한 것은, 인간적인 평가를 검열하는 것을 돕습니다.

Non-Destructive Testing (NDT) Data와 통합

AI는 초음파 검사 (UT), 단계적으로 배열 UT (PAUT) 및 디지털 방사선 촬영 (DR)에 적용되고 있습니다. 신경 네트워크는 소음 또는 기하학적인 에코에 의해 마칠 수 있는 결함을 식별하는 복잡한 A scan 신호 또는 방사선 이미지를 해석할 수 있습니다. 초음파 검사에서는, 깊은 학습 모형은 ‐ flight diffraction (TOFD) 근해 자료에서 결함 유형, 크기 및 오리엔테이션을 분류할 수 있습니다. 이 둘 다는 압력에 있는 압력, 특히 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력, 압력,

용접 검사에 있는 AI와 ML의 이점

AI 및 ML의 해석은 품질 관리에 대한 무형적 개선을 제공합니다. Increased detection Accuracy]는 가장 자주 인용 된 이점입니다. Algorithms는 벌거 벗은 눈에 보이지 않는 결함 서명을 인식하기 위해 훈련 될 수 있으며, 인간 반응 시간보다 속도에 발생합니다. Faster Inspection Cycle 후속 : 한 번의 기록 : 한 번의 반복적 인 결과 : 3 초) ]의 지속적인 개선, 즉, 높은 생산성을 유지하고 있습니다. ]

Widespread Adoption에 도전

AI는 AI를 용접 검사로 통합하는 것이 더 이상 중요하지 않습니다. ]High 초기 투자]는 중소기업을 위한 장벽을 남아 있습니다. 이 비용에는 강력한 컴퓨팅 하드웨어, 고해상도 카메라 또는 센서, 데이터 저장 및 소프트웨어 라이센스가 포함됩니다. Data Quantity and quality도 있습니다. AI 모델은 크게 중요하지 않은, LTLTLT:7]는 일반적 인 문제로 인해 발생할 수 있습니다. ]는 특정 산업에 대한 위험이 있습니다. 는 특히 안전 검사에 대한 위험이 있습니다.

제조 업체를위한 Roadmap 구현

용접 검사에서 AI 및 ML을 성공적으로 채택하려면 단계별 접근법이 권장됩니다. pilot project]은 높은 결함 발생으로 단일, 반복 용접 유형에 초점을 맞추고 있습니다. ‐ ‐shelf Vision Inspection software 또는 Expert Deliveryer와 파트너를 사용하십시오. Data collection]는 체계적인이어야 합니다. 이미지와 센서 데이터 모두에서 좋은 결함 및 결함이 없는 용접을 측정하고, 다음의 프로세스를 검사하는 것은 다음과 같습니다.]]]

용접 검사의 미래

AI의 융합은 다른 산업 4.0 기술로 가속할 것입니다. 디지털 트윈-실버 셀의 실제 복제는 단일 아크가 struck하기 전에 전체 공정을 시뮬레이션하고 용접 품질을 예측할 수 있습니다. Fully autonomous inspection] 시스템은 로봇 이동성으로 AI를 결합하여 최소한의 인간 개입과 교량과 같은 대형 구조를 검사할 수 있습니다. Edge:]Edge:]]Ed-실버는 물론, strument를 위한 최적의 성능과 안전성을 제공합니다.

제조업체 및 엔지니어의 경우 메시지는 명확합니다. AI 및 ML는 더 이상 실험적 인 것은 품질, 속도 및 비용으로 저하 가능한 이득을 제공 할 수있는 입증 된 도구입니다. 오늘날의 엔지니어링 전문 지식과 인프라를 구축하는 조직은 이러한 기술을 성숙으로 활용하기 위해 최선을 다할 것입니다.

외부 자원 및 더 읽기

  • 미국 용접 협회 (AWS) – 용접 검사 및 AI 통합을 위한 표준 및 인증.
  • NDT.net[] – AI 기반 연구 기사를 포함한 비파괴 검사를 위한 커뮤니티 리소스.
  • ASME – 압력 용기와 배관 용접 검사와 관련된 코드 및 표준.
  • ScienceDirect – 용접 검사 – 용접에 AI/ML 응용 프로그램에 대한 Peer‐reviewed 기사.

이러한 신흥 추세를 준수함으로써 용접 산업은 그 검사 공정이 더 효율적이지 않고 더 신뢰할 수 있는 것이 아니라 점점 까다로운 세상에서 사람들의 자산을 보호할 수 있습니다.