Mit künstlicher Intelligenz gekonnt laserschweißen
Mittels Bildverarbeitung lassen sich fehlerhafte Teile relativ leicht erkennen und aussortieren. Besser wäre es allerdings, den Schweißprozess an die Teilegeometrie anzupassen, um trotz Abweichungen das gewünschte Resultat zu erzielen. Mithilfe künstlicher Intelligenz ist dieser Schritt nun gelungen.
3D-Laserschweißen mittels künstlicher Intelligenz (Mit freundlicher Genehmigung der Schüssler Technik GmbH & Co. KG)
Die Industrie ist seit Jahrzehnten mit Bildverarbeitungsalgorithmen vertraut, um die Qualität, die Position oder die Geometrie von Bauteilen zu kontrollieren. Doch bis heute hat kein Algorithmus die zu leistende Arbeit von sich aus erkannt. Anders verhält es sich mit ›Pathabene‹: Dieser Algorithmus assimiliert wie ein Lehrling, was geschweißt werden muss und was eben nicht (Bild 1). Im Anschluss übernimmt er die Aufgabe selbstständig. Bei Pathabene handelt sich nicht um einen Deep-Learning-Algorithmus, der lernt, sich anzupassen. Im Unterschied dazu lernt Pathabene, selbst zu kreieren. Er ist derjenige, der entscheidet, wo die Schweißnaht hingehört. Das bedeutet auch, dass Schweißgeometrien verformt erscheinen können. Betrachtet man sie jedoch im Detail, sind die geometrischen Variationen nur noch hundertstel Millimeter von der gewünschten Form entfernt. Bei den meisten Schweißnähten ist dies jedoch mehr als ausreichend. […]
Hersteller:
Mister Laser
a Brand of Qori Sàrl
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