Система машинного зрения для обнаружения дефектов сварных швов в автомобильной промышленности

В этой статье Вы узнаете, как компьютерное зрение решает проблемы качества в металлообрабатывающей промышленности благодаря улучшенному обнаружению дефектов, проактивному мониторингу процессов и гибким интеграционным решениям.

Уровень производственного брака вырос, а предприятия по металлообработке сталкиваются с беспрецедентными проблемами в поддержании контроля качества на фоне растущей сложности производственных процессов.

По мере того как производственные линии становятся все более сложными, а стандарты качества — все более строгими, традиционные методы контроля необходимо пересматривать в соответствии с современными требованиями производства.

Наша компания меняет эту ситуацию, демократизируя технологии компьютерного зрения и делая передовую автоматизацию доступной для профессионалов отрасли без навыков программирования. 

Это имеет существенное значение в сварочных работах, где технология компьютерного зрения позволяет одновременно оценивать множество параметров качества — от пористости и разбрызгивания до прожога — с точностью эксперта в области сварочных работ.

Такой масштабируемый подход к контролю качества оказывается крайне важным, поскольку производители сталкиваются с растущим давлением, требующим поддержания точности при одновременном снижении затрат.

Мы подробно рассмотрим, как технология компьютерного зрения меняет ландшафт металлообработки, изучим ее технические возможности, практическое применение и ощутимые преимущества, которые она приносит производственным процессам. Для лиц, принимающих решения, мы рассмотрим, как эта технология устанавливает новые стандарты в автоматизированном контроле качества и оптимизации процессов.

Вызовы и возможности отрасли в металлообрабатывающей промышленности

Металлургическая промышленность сталкивается с беспрецедентным давлением: затраты на контроль качества во многих организациях составляют  15-20%  от годовой выручки. Традиционные методы ручной проверки, хотя и широко распространены, все чаще оказываются неадекватными для современных производственных требований, демонстрируя рост уровня несоответствий из-за усталости операторов и субъективных оценок.

Согласно исследованию производственные предприятия испытывают острую нехватку квалифицированных рабочих, при этом почти четверть работников обрабатывающей промышленности старше 55 лет. Этот демографический сдвиг и тенденция к досрочному выходу на пенсию после пандемии создали значительные пробелы в экспертизе контроля качества и операционной эффективности.

Роль автоматизации и компьютерного зрения

Технология компьютерного зрения становится революционным решением, способным анализировать изображения и видео, полученные с помощью любых технологий обработки изображений, с разрешением от низкого (VGA) до сверхвысокого (гигапиксельного) и в различных спектральных диапазонах, включая видимый свет, инфракрасное излучение и рентгеновские лучи. Это позволяет обнаруживать мельчайшие и наиболее сложные дефекты в производственных процессах, повышая контроль качества и эффективность работы.

В отличие от традиционных систем контроля, основанных на правилах, современные решения на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта способны одновременно обнаруживать и классифицировать множество типов дефектов, от дефектов поверхности до аномалий сварки.

Автоматизированные системы контроля качества имеют большое значение в сварочных работах, где они позволяют с неизменной точностью оценивать множество параметров качества, включая пористость, разбрызгивание металла, прогорание, сварные швы по кромкам и холодные сварные швы.

Компьютерное зрение и искусственный интеллект решают проблему нехватки квалифицированной рабочей силы и значительно повышают точность контроля качества, при этом в некоторых случаях наблюдается  десятикратное  улучшение обнаружения дефектов по сравнению с традиционными методами, что приводит к существенной экономии средств на изготовление деталей и доработку, а также повышает производительность производства.

В автомобильной промышленности  качество сварных швов напрямую влияет на безопасность и производительность автомобиля . Даже незначительные отклонения в формировании сварного шва могут привести к  структурным недостаткам ,  отказам при сборке или  эстетическим дефектам.

Для устранения этих рисков крупный производитель автомобилей заключил партнерское соглашение для внедрения  системы компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта,  способной обнаруживать и классифицировать дефекты сварных швов в режиме реального времени.

Сварка, будь то ручная или автоматизированная, — это сложный производственный процесс, подверженный дефектам. Такие дефекты могут оказаться решающими, приводя к отбраковке конечного продукта или к необходимости дорогостоящего ремонта.

Ручной или автономный контроль сварных швов перестал быть целесообразным при современных скоростях производства.

Современному заказчику требуется система, которая могла бы:

• Проверяйте  каждый сварной шов в режиме реального времени , не замедляя производство.
•  Автоматическое обнаружение  различных типов дефектов сварки
• Обеспечьте  мгновенную отслеживаемость и визуальное подтверждение  любых аномалий.
• Сокращение  количества переделок и брака  при одновременном обеспечении  соответствия стандартам качества OEM.

Здесь вступает в игру искусственный интеллект и машинное зрение в создании решения, способного кардинально изменить эпоху автоматизации производства. Начиная с обнаружения дефектов на ранней стадии и заканчивая снижением затрат и оптимизацией операций, это решение может оказать значительное влияние на минимизацию брака и соответствие требуемым стандартам качества.

Как технология компьютерного зрения помогает в сварочных работах

Система компьютерного зрения обеспечивает контроль качества на протяжении всего процесса производства металлических изделий. Система  выявляет  структурные дефекты на стадии литья, такие как трещины, пористость, деформация при низких температурах и растрескивание при высоких температурах.

В процессе штамповки детекторы  используются для замены ручного визуального осмотра, автоматизируя проверку штампованных деталей на наличие разрывов и трещин. Это обеспечивает инженерам-технологам обратную связь практически в режиме реального времени о работе прессов и позволяет выявить потенциальные возможности для корректировки и предотвращения дальнейших дефектов.

В ходе заключительной проверки платформа проводит комплексные проверки для обеспечения неизменно высокого качества, что позволяет эффективно сократить количество возвратов и гарантийных претензий.

Технология компьютерного зрения контролирует такие операции, как точечная сварка, MIG-сварка и сварка непрерывным швом, посредством мониторинга в реальном времени и мгновенного обнаружения дефектов. Система одновременно оценивает множество параметров качества, выявляя распространенные проблемы, такие как пористость, брызги металла, холодные сварные швы, сварные швы по кромкам и прожоги, точно так же, как это сделал бы эксперт по сварке.

Возможности платформы в области глубокого обучения позволяют ей обнаруживать дефекты так же эффективно, как это мог бы сделать человек, используя визуальные средства (изображения/видео). Решения разработаны для работы в сложных и динамичных производственных условиях.

Анализ первопричин и корректировка в режиме реального времени.

Решение обеспечивает детальную классификацию и анализ дефектов благодаря интегрированной системе. Система незамедлительно оповещает операторов об обнаружении проблем благодаря прямой интеграции с производственными системами, системами управления качеством и мобильными устройствами. Производственные бригады могут принимать корректирующие меры, имея практически в режиме реального времени информацию о классификации и аналитику; например, при обнаружении прожога на сварных швах инженер-сварщик может быстрее внести более эффективные корректировки в роботизированные сварочные системы. Это снижает риски переделок и дефектов, а также повышает производительность.

Платформа работает круглосуточно, обеспечивая непрерывный мониторинг и получение информации о производственных процессах в режиме реального времени. Благодаря возможностям анализа исторических данных, производственные команды могут получать ценные выводы и внедрять инициативы по обеспечению нулевого уровня дефектов.

Практическое применение и преимущества

Традиционные методы против компьютерного зрения и искусственного интеллекта в сварке

Традиционные методы контроля качества сварки, основанные на ручных или базовых автоматизированных системах, дают лишь бинарные результаты «пройдено/не пройдено». Эти системы нуждаются в доработке, чтобы соответствовать современным требованиям производства, где группам контроля качества необходим детальный анализ дефектов и корректировка технологического процесса в режиме реального времени.

Ручной контроль приводит к задержкам между обнаружением и выявлением дефектов, а усталость инспекторов и разный уровень их опыта приводят к непоследовательным результатам. Решения в области компьютерного зрения и искусственного интеллекта, основанные на технологиях глубокого обучения, преобразуют эту ситуацию, обеспечивая идентификацию и классификацию конкретных дефектов сварных швов в режиме реального времени.

Система автоматически обнаруживает и классифицирует такие проблемы, как пористость, прогорание и разбрызгивание металла, немедленно уведомляя инженеров-сварщиков для оперативного реагирования. Эта мгновенная обратная связь позволяет производственным группам быстро выявлять первопричины и вносить корректировки в технологический процесс в режиме реального времени.

Развертывание периферийных или локальных систем обеспечивает минимальную задержку при мониторинге в реальном времени, сохраняя при этом безопасность данных. Такой подход позволяет производственным командам перейти от реактивного контроля качества к проактивной оптимизации процессов.

Благодаря последовательной оценке качества и автоматизированной классификации дефектов компании могут сократить время контроля, минимизировать отходы и улучшить общее качество сварки. Интеграция системы с существующими производственными процессами обеспечивает плавный переход от традиционных методов контроля к передовым решениям на основе компьютерного зрения и искусственного интеллекта.

Что такое роботизированная дуговая сварка (GMAW)?

Роботизированная дуговая сварка является важнейшим компонентом предприятий по производству тяжелого оборудования. Ее главное преимущество заключается в получении высококачественных сварных швов за более короткий цикл. 

В процессе газодуговой сварки (GMAW) используется тепло, создаваемое электрической дугой постоянного тока между плавящимся металлическим электродом и заготовкой, которые расплавляют друг друга, образуя сварочную ванну, которая сплавляется, формируя соединение. 

Что такое дефекты сварки?

Производители стремятся любой ценой избежать дефектов сварки. Когда роботизированный сварочный аппарат создает дефекты в процессе сварки, это может поставить под угрозу целостность сварного шва и снизить качество изделия.

Факторы, вызывающие пористость сварного шва

Пористость — один из наиболее распространенных дефектов сварки. Это наличие полостей в сварочном металле, вызванное поглощением атмосферных газов (избытка водорода, азота и кислорода) из расплавленной сварочной ванны, которые выходят наружу и образуют полости при охлаждении. Это приводит к потенциально вредной коррозии и усталостной прочности сварочного металла, снижению пластичности сварных швов и невозможности их контроля качества. 

Однако сварочные процессы, как правило, подвержены дефектам и аномалиям. Эти дефекты влияют на прочность сварного шва, а следовательно, и на качество конечного продукта.

Традиционные методы против решения на основе машинного зрения с использованием ИИ

Традиционный ручной контроль — это утомительный процесс, недостаточный для выявления дефектов и требующий высокой квалификации инспекторов, что приводит к задержкам производства, потерям материалов и снижению эффективности.

Благодаря развитию технологий искусственного интеллекта производители стремятся интегрировать  решения на основе машинного зрения  для преодоления существующих проблем, повышения операционной эффективности и улучшения качества. Это автоматизированное решение для обнаружения дефектов на основе машинного зрения позволяет производителям выявлять дефекты на ранних стадиях производственного процесса и направлено на решение дорогостоящей и давней проблемы ручного обнаружения дефектов в процессе роботизированной сварки.

Основные составляющие решения – надежное оборудование + программное обеспечение

В настоящее время тяжелая промышленность полагается на точность и высокое качество продукции, и машинное зрение могло бы стать важным элементом производственного процесса. Роботы, работающие на основе искусственного интеллекта и машинного зрения, позволяют машинам автоматически видеть, обнаруживать и анализировать изображения на производственной линии и выявлять любые дефекты. В состав системы входят:

• Защищенные камеры – камеры с интегрированными возможностями искусственного интеллекта, сочетающие аппаратное обеспечение с предустановленной программной средой, захватывают входные потоки с помощью защищенных камер, установленных на роботизированной руке. 
• Промышленный ПК – Промышленный ПК работает на процессорах Intel Edge AI с поддержкой USB/GigE/Modbus/OPC, к которому можно подключить несколько камер для оптимизации затрат.
• Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit* – Инструментарий для быстрой разработки приложений и решений, имитирующих человеческое зрение. Основанный на сверточных нейронных сетях (CNN), он ускоряет работу приложений за счет высокопроизводительного вывода данных в области искусственного интеллекта и глубокого обучения, развертываемых от периферии до облака.
• Искусственный интеллект (ИИ) – ИИ открывает новые возможности для обнаружения дефектов сварки. Решение на основе машинного зрения с использованием ИИ, построенное на механизме вывода на базе нейронных сетей, обнаруживает дефекты сварки и отправляет команды для немедленной остановки роботизированной руки в случае обнаружения аномалии.

Проблемы: Пористость сварных швов

Сварка — это основа любой производственной отрасли. Традиционно контроль качества проводится в отдельной ячейке после завершения сварки. Любые дефекты, обнаруженные на этапе контроля качества, означают, что собранный продукт возвращается в сварочную ячейку для исправления дефектов. Кроме того, многие процессы контроля качества выполняются вручную, что приводит к ручным ошибкам, а также к острой нехватке квалифицированных кадров — как для сварки, так и для контроля качества — что означает более высокие затраты и сроки исправления. Раннее обнаружение любых дефектов в процессе дуговой сварки имеет решающее значение для сокращения задержек, предотвращения потерь материала и снижения затрат.

Решение для машинного зрения с низкой задержкой и как оно работает?

Решение для обнаружения дефектов дуговой сварки на основе машинного зрения использует возможности машинного зрения для получения информации о процессе газодуговой сварки (GMAW). Решение работает на процессорах Intel® Core™ i7 и использует VPU Intel® Movidius™ и инструментарий Intel® Distribution of OpenVINO™*. 

Роботизированная рука оснащена прочной камерой, которая определяет места возникновения проблем в сварочной ванне, что позволяет принимать корректирующие меры. Камера захватывает входной поток, а полученные данные поступают в промышленный ПК на базе процессоров Intel Edge AI. Это решение, основанное на нейронной сети, обнаруживает дефекты сварки и отправляет команды для немедленной остановки роботизированной руки в случае обнаружения аномалии.

Система машинного зрения на основе глубокого обучения, разработанная для проверки и классификации качества сварных швов в режиме реального времени, с беспрецедентной точностью обнаруживающая смещения, выступы, перфорации, подрезы и пористость. 

Внедрение решения на основе машинного зрения

Платформа компьютерного зрения и искусственного интеллекта легко интегрируется с существующей производственной инфраструктурой благодаря множеству вариантов развертывания. Система может быть внедрена как в виде загружаемого программного обеспечения для локальной установки, так и в виде облачного программного сервиса, что позволяет производителям выбрать метод развертывания, наиболее соответствующий их производственным потребностям.

Такая гибкость позволяет производственным командам поддерживать безопасность данных, одновременно используя расширенные возможности обнаружения. Платформа машинного зрения упрощает интеграцию с различными системами управления, MES, QMS, ERP и базами данных, что позволяет производству работать с данными в режиме реального времени и обеспечивает улучшенную отслеживаемость производимой продукции.

Независимый от типа камеры подход платформы выделяет ее в производственном секторе. Система работает с существующими и новыми системами машинного зрения, поддерживая любые камеры, работающие с изображениями или видео, независимо от разрешения (VGA – гигапиксели) или спектра излучения (видимый, инфракрасный, рентгеновский и т. д.).

Это позволяет производителям повторно использовать имеющиеся камеры машинного зрения и применять подходящую технологию визуализации для конкретных задач, сохраняя при этом возможность обнаружения визуальных дефектов. Система легко подключается к промышленным камерам, обеспечивая непрерывный круглосуточный мониторинг и получение информации о производственных процессах в режиме реального времени.