Авторам исследования « Управление мощностью при дистанционной лазерной сварке с помощью сверточной нейронной сети » удалось предложить и реализовать новый метод управления мощностью лазера, основанный на системе искусственного интеллекта. Он способен обрабатывать изображения, записанные камерой, чтобы классифицировать проплавление сварного шва как частичное, полное или чрезмерное.
Современная промышленность приучила нас ко все более жестким ритмам. Запросы клиентов амбициозны и постоянно развиваются. Требования в последние годы значительно выросли как с точки зрения сложности, так и с точки зрения сроков. Сегодня запрашиваемые партии, как правило, меньше, а продукты постоянно совершенствуются. По этой причине производителям необходимо использовать современные технологии, способные быстро адаптироваться к запросам: минимизировать время настройки , улучшить процесс и простои.
Организация и планирование, безусловно, играют фундаментальную роль в оптимизации процессов управления. Однако, с другой стороны, также требуется оптимизация технологического процесса, определение правильных параметров обработки, чтобы избежать отходов и ограничить производственные дефекты . Растущий спрос на производство сложных компонентов и несоизмеримой геометрии требует расширенного управления процессом с алгоритмами, способными обеспечить стабильность в любых условиях, сокращая количество необходимых экспериментов.
По этой причине инновации, представленные Индустрией 4.0 , обеспечивают конкретную поддержку производства. Современные «умные» или интеллектуальные технологии вместе с передовыми датчиками и оборудованием позволяют осуществлять расширенный контроль процесса, предлагая преимущества как для производителя, так и для клиента.
Лазерная сварка
Лазерная сварка — это метод соединения, используемый для соединения различных металлических деталей с помощью лазерного луча. Эта технология позволяет достигать высоких скоростей сварки, отличной глубины проплавления и замечательной геометрической точности даже на больших рабочих площадях. По этим причинам технология особенно используется в автомобильной , электронной и бытовой технике.
В лазерной сварке есть несколько проблем: вы должны иметь возможность точно сфокусировать лазер в области обработки, а затем определить процесс обработки. Кроме того, самая большая трудность состоит в том, чтобы полностью понять процесс (например, эволюцию расплавленной ванны, влияние на свойства материала), чтобы иметь возможность точно определить параметры сварки и точно контролировать результат.
Традиционный подход к определению оптимальных параметров основан на экспериментах, проводимых в определенных условиях, с целью получения обратной связи о готовом компоненте. Это решение обеспечивает хорошие конечные результаты, но требует значительных затрат ресурсов, таких как машинное время и производственные затраты . Еще одна проблема возникает, когда требования рынка становятся более требовательными. В случае запроса на индивидуальную настройку, использование различных материалов или даже компонентов, находящихся в непрерывном развитии, становится практически невозможно определить параметры процесса путем экспериментов.
Поэтому необходимо поддерживать определение траектории лазерного луча и параметров процесса, чтобы обеспечить хорошее качество сварки с первой попытки. По этой причине авторы исследования предлагают систему на основе искусственного интеллекта , способную автономно регулировать мощность лазера в зависимости от условий сварки.
Нейронные сети
Среди наиболее распространенных алгоритмов искусственного интеллекта — нейронные сети . Эти системы особенно интересны тем, что не требуют явных инструкций, заранее определенных программистом. Напротив, это системы, способные учиться на данных автономно. В частности, нейронные сети были созданы путем искусственного моделирования работы человеческого мозга . Эта технология находит сегодня широкое применение в распознавании изображений. В конкретном случае сварки можно управлять изображениями процесса для управления параметрами обработки. Нейронные сети предлагают правильное решение, поскольку благодаря современным разработкам они эффективны, легко адаптируются и легко обучаемы.
Это последнее преимущество оказывается особенно интересным, так как позволяет получить масштабируемое решение , которое может включать дополнительные входные параметры, связанные с процессом. Цель авторов — продемонстрировать применимость сверточной нейронной сети (сокращенно «CNN») в сварочной системе, способной управлять мощностью лазера.
