• 基于AI的质量控制系统可有效减少材料浪费、降低生产成本

• VisionLine 质量检测解决方案可用于电动汽车电池生产或车身制造等场景

• 用户无需编程基础即可快速掌握系统操作

德国通快集团（TRUMPF）利用人工智能（AI）技术提升汽车制造的生产效率。其最新开发的AI解决方案能够在激光焊接工序完成后，立即对电动汽车电池等组件进行质量检测。系统能够识别可能的焊接缺陷，并直接在加工站内完成修复。“相比于其它耗时的质量检测流程，该AI解决方案帮助客户显著降低制造成本。”通快激光技术产品经理Martin Stambke指出。目前，汽车行业的首批客户已在批量生产中应用这一技术，通快也在INTECH展会上展示了该创新解决方案。

图一：AI技术赋能电池质检

适用于多个工业场景的AI解决方案  

该解决方案通过拍摄焊缝图像，由AI分析其是否符合用户设定的工艺参数标准。配套的传感器技术能够生成可追溯的测量数据，实现透明化质量控制，杜绝“黑箱”决策。当检测到焊缝过窄或过宽时，AI会在零部件仍处于激光加工站时即时预警。操作人员可快速判断是否需要进行修复，从而确保焊接质量。这一技术显著提升产品率，即一次性合格的零部件比例。“对于电动汽车电池制造商而言，这意味着更低的废品率和显著的成本优化。”Stambke强调。该AI方案还可拓展应用于车身焊接、发卡电机焊接、电子元件触点焊接等多个工业场景。

图二：AI 滤镜

无需编程知识

“客户获得的是一款容易上手，且能够无缝集成至通快激光器、传感器及光学系统的AI工具。”Stambke解释道。该AI系统无需用户具备任何编程知识，操作前只需进行简单的人工智能训练，即在相应的图像材料中标注合格与不合格的焊缝形态。为此，通快特别开发了 EasyModel AI 训练软件，该软件采用类似智能手机应用的直观交互设计，简单易用，仅需少量样本即可完成AI训练，让用户能够快速上手并高效部署智能检测功能。

图三： EasyModel AI

文章来源：通快

图片来源：通快

转载平台：企业供稿

责任编辑：朱晓裔

审 核 人：李峥