Deere обращается к ИИ для решения проблем с пористостью при сварке

Сварка — неотъемлемая часть производства тяжелого оборудования, и одной из проблем, с которой сталкиваются технические специалисты во время сварки, является пористость — наличие полостей в металле сварного шва.

Эти полости ослабляют прочность сварного шва и требуют доработки или даже выбраковки всей дефектной детали.

Это может быть дорогостоящим и трудоемким. В то время как обученные инженеры-сварщики могут обнаружить пористость с помощью слухового и визуального осмотра, таких инженеров может быть трудно найти. Им также может быть трудно слышать или видеть дефекты в шумных и задымленных заводских условиях.

Существующие автоматизированные системы мониторинга часто дают много ложных срабатываний, что замедляет производство и увеличивает затраты.

Компания John Deere, производящая сельскохозяйственную, строительную и лесохозяйственную технику, в партнерстве с Intel разработала решение этой проблемы на основе искусственного интеллекта.

Решения машинного зрения уже давно сложно создавать для сварки из-за чрезвычайно суровых условий с дымом и искрами, которые могут создавать трудности при размещении камеры.

Чтобы решить эти проблемы, мы работали с John Deere и нашими партнерами над созданием ИИ-решения с камерой, расположенной в непосредственной близости от сварного шва, что позволяет получать информацию, недоступную человеческому глазу.

Используя набор инструментов Intel OpenVINO (Visual Inference and Neural Network Optimization), решение проверяет потоковое видео кадр за кадром в поисках дефектов.

Когда модель ИИ выявляет дефекты, решение мгновенно отключает сварочный робот, чтобы технический специалист мог безопасно вмешаться. Предыдущие попытки решить проблему пористости сварного шва в процессе сварки не всегда были успешными. Если эти дефекты будут обнаружены позже в процессе производства, они потребуют повторной обработки или даже утилизации всей сборки, что может быть разрушительным и дорогостоящим.

Основываясь на нашем пилотном проекте с Deere, решение может обнаруживать дефекты пористости с точностью до 97,14 % — это огромная экономия средств и производительности для производителей. Автономное решение не зависит от стороннего источника питания или модели сварочного робота, что делает его по-настоящему масштабируемым.

Комплексная интегрированная система также позволяет производителям подключать новое и существующее сварочное оборудование, захватывать несколько потоков данных изображений с интенсивными вычислениями и развертывать модели машинного обучения на периферийных устройствах.

Проблемы с качеством сварки, конечно же, не являются уникальными для John Deere. Что уникально, так это подход Deere. Инженеры компании используют ИИ и машинное зрение для автоматизации контроля качества, что позволяет им обнаруживать проблемы по мере их возникновения, быстро принимать решения на заводе, автоматизировать процесс контроля качества для повышения качества, снижения затрат и увеличения производительности предприятия.

При работе с Deere мы стремились обеспечить долговечность решения для удовлетворения других потребностей в качестве или эффективности, которые могут возникнуть у компании в будущем.

Это важный вывод для компаний, стремящихся повысить интеллектуальность существующего производственного оборудования, процессов и управления. Крайне важно сотрудничать с поставщиками решений, которые могут помочь решить сегодняшние проблемы, обеспечив при этом совместимость и масштабируемость для обеспечения гибкости и простоты использования в будущем.

«Сварка — это сложно. Это решение на основе искусственного интеллекта может помочь нам производить наши ... машины более эффективно, чем раньше», — сказал Энди Бенко, директор по качеству подразделения строительства и лесоводства Deere.