基于人工智能技术的冲压件质量检测及工艺优化|电竞外围网站

发布时间:2021-02-07    来源:电竞外围 nbsp;   浏览:78107次

电竞外围网站-“物理世界”(以制造业设备为代表)和“数字世界”(人工智能、传感器等技术代表)的冲击会带来制造业的巨大变化,两个世界的融合会为下一个经济发展流动新的动能。 以人工智能为代表的新技术对生产流程、生产模式、供应链系统等生产运营流程有很大的影响。 人工智能技术在生产过程中的临床应用价值逐渐显著,特别是在冲压零件的质量检查和工艺优化方面充分发挥了人工无法比拟的优势。

简单来说,人工智能可以代替人眼完成冲压零件的识别、测量、定位、识别等功能,不仅如此,人工智能还具备“自学”能力,通过样品累积和模型训练的调整,准确预测冲压零件的破裂风险人工智能技术在汽车生产冲压厂的应用实例如下。 在项目背景机械制造中,冲压成形作为非常重要的塑性加工方法,普遍应用于汽车、航空航天、电气设备等工业领域。 众所周知汽车车身的大部分复盖面积材电竞外围网站料和结构材料是薄板冲压零件,冲压技术水平和冲压质量的强弱对汽车生产企业很重要。

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某汽车生产企业生产基地的冲压工厂设有三条冲压生产线,主要生产侧壁、挡泥板、门、发动机罩等轮廓尺寸小、具有空间曲面形状的轿车车身罩面积材料。 在冲压生产过程中,有些侧周在剪切工序中容易产生局部裂纹现象,需要反复调整展开参数和批量生产。 在生产线的生产线末端,需要配备大量的质量检查员展开冲压零件表面的缺损人工检查。 问题与挑战1 .冲压生产线尾部的现有检查方式是人工手动检查,在限制的生产节奏时间内,慢的服务公司必须出现裂缝、伤痕、位移线、凹凸包等表面缺失的冲压零件,检查标准不统一,稳定性低2 .冲压生产批量生产过程中,侧周在剪切工序中局部破裂的因素很多,如设备参数、模具状态、板材性能等,调整参数和反复批量生产的方法,具备一定的盲目性,成本大,效率低。

3 .影响因素多,数据形式差异大,现场由不同业务系统生产,有设备动态数据和非结构化图像数据,对数据收集、管理和记忆的拒绝极高。 解决办法是根据上述情况,米林数据为企业构建大数据平台,构建工厂冲压工厂的设备、模具、材料、生产过程数据、质量检查数据的构建、记忆和统一管理,基于机器学习的数据挖掘、机器视觉根据冲压设备的加工参数、板材参数、模具性能参数及修理记录等,通过数据挖掘机器学习算法,建立冲压工艺的智能预测模型。 通过样品累积和模型训练调整,正确预测冲压零件的破裂风险。

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最后,确认了生产过程影响因素之间的相关性,制定了生产过程参数的人群控制战略,为冲压生产过程的工艺优化和质量反对触觉。 根据机器视觉的冲压零件缺损智能识别检查、生产线的现有条件,设计图像收集系统,通过图像动态收集和智能分析,缓慢识别冲压零件缺损的有无,自动将所有的检查图像和工艺处理数据作为大数据平台通过质量检测数据、生产过程参数、产品设计参数之间的关联,利用大数据分析技术,构成冲压产品质量问题分析管理的闭环连接,构建冲压产品质量的正确管理和优化提高。 价值1 .通过预测冲压零件的开裂风险,提高企业新车型冲压零件加工参数的设计效率,增加批量生产次数和批量生产成本。 2 .用缓慢的智能检测冲压零件表面的缺损,提高生产线检查的稳定性、可靠性,减少质检工人的劳动强度和人工费。

同时,产品质量检查数据被有效地存储,反对获取对构建质量闭环分析最重要的数据。 3 .为企业智能生产变革前进,探索了可行的模板道路,在工业大数据、人工智能等技术在同行企业中的推广和应用中积累了宝贵的经验。

仅限于具备行业汽车生产、航空航天、家电生产等冲压、涂装技术,拒绝产品表面质量的行业。-电竞外围网站。

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