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bwin必赢-基于人工智能技术的冲压件质量检测及工艺优化

2021-05-19 

本文摘要: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)的冲击促进了制造业的巨大变化,两个世界的融合为下一个经济发展带来了新的动能。

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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)的冲击促进了制造业的巨大变化,两个世界的融合为下一个经济发展带来了新的动能。以人工智能为代表的新技术对生产流程、生产模式和供应链系统等生产运营过程产生了很大影响。

人工智能技术在生产过程临床上的应用价值逐渐突出,特别是在冲压零件的质量检测和技术优化方面,充分发挥了人工无法比拟的优势。简而言之,人工智能涉及到技术可以替换人眼来完成冲压零件的识别、测量、定位、识别等功能。

不仅如此,人工智能还具有自学的能力,通过样品的积累和模型训练可以优化,准确预测冲压零件的开裂风险,从而构建冲压产品质量的准确控制和优化。以下是人工智能技术在汽车生产冲压厂的应用。

项目背景在机械制造中,冲压成形作为最重要的塑性加工方法,广泛应用于汽车、航空宇宙、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部件和结构部件都是薄板冲压部件,冲压技术水平和冲压质量的强弱对汽车生产企业很重要。

某汽车生产企业生产基地的冲压现场设有3条冲压生产线,主要生产侧围、翼板、门、发动机罩等轮廓尺寸小,具有空间曲面形状的轿车车身复盖面积部件。在冲压生产过程中,部分侧面在剪切过程中容易发生部分裂纹现象,在必须重复开展参数调整和批量生产的生产线尾部,需要大量的质量检查人员开展冲压零件表面缺乏人工检查。

问题与挑战1.冲压生产线尾部的现有检测方式是人工手动检测,在有限的生产节奏时间内,慢的服务公司必须出现缺乏裂纹、伤痕、位移线、凹凸包等表面的冲压部件,检测标准不统一,稳定性低,质量检测数据无法有效分析和存储,有利于企业数据资源收集、质量问题分析和追踪。2.在冲压生产批量生产过程中,影响侧重在剪切过程中产生局部裂纹的因素很多,如设备参数、模具状态、板材性能等,调整参数和重复批量生产的方法,具有一定的盲目性,成本高,效率低。

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3.影响因素多,数据形式差异大,产于现场不同的业务系统,既有设备动态数据,也有非结构化的图像数据,对数据收集、管理和存储的拒绝极高。解决方案根据上述情况,美林数据为企业构建了大数据平台,构建了工厂冲压现场设备、模具、材料、生产过程数据、质量检测数据的构建、存储和统一管理,利用基于机械学习的数据挖掘、基于机械视觉的智能检测技术,构建了对侧冲压开裂的预测和产品表面缺失的智能识别。◎依据冲压设备加工参数、板材参数、模具性能参数及维修记录等,通过数据挖掘机器学习算法,打造冲压工艺智能预测模型。通过样品累积和模型训练,正确预测冲压零件的裂纹风险。

最后,确认生产过程影响因素之间的关联性,制定生产过程参数人群控制战略,反对冲压生产过程的优化和质量。◎基于机器视觉的冲压零件缺乏智能识别检测,扎根生产线现有条件,设计图像收集系统,通过图像动态收集和智能分析,慢慢识别冲压零件是否没有表面缺失,自动将所有检测图像和过程处理数据存储在大数据平台上通过质量检验数据、生产过程技术参数、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联系,构建冲压产品质量的正确控制和优化。应用于价值1.预测冲压件开裂风险,提高企业新型冲压件加工参数设计效率,提高批量生产次数和批量生产成本。

2.通过较慢的智能检测冲压零件表面缺失,提高生产线检测的稳定性、可靠性,降低质量检测工人的劳动强度和人工费。同时,产品质量检验数据有效存储,为构建质量闭环分析和追踪获得最重要的数据反对。

3.探索企业智能生产转型的可行模式之路,为工业大数据、人工智能等技术在同行企业的推进和应用积累了宝贵的经验。限于行业汽车生产、航空宇宙、家电生产等具有冲压、涂装技术,对产品表面质量拒绝高的行业。


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