激光焊接中的基于人工智能的工艺监控
实时确保焊缝质量的精准性
现代生产工艺不断变化，需要创新的解决方案。通过使用人工智能，制造商现在可以更高效、更精确地控制焊接过程。
具有最新人工智能功能的激光焊接监控器 LWM 在激光焊接辐射分析方面取得了突破性进展。
- 焊接强度预测- 可以精确确定焊接的最大承载能力等物理特性。
- 自动缺陷分类- 在出现故障焊缝（NOK）时，可以可靠地识别和分配缺陷类型。这提高了分析的客观性，并有助于工艺优化。
激光焊接监控器 LWM 可检测全自动生产环境中的工艺偏差，确保始终符合质量标准。每一道激光焊接都会受到监控、分析和记录，以确保批量生产中的完全可追溯性和质量一致性。
视频：电池生产中的AI辅助工艺监控
激光焊接监测仪 LWM AI 的优势
预测和精益流程
通过 LWM AI 预测激光焊缝的物理性质
自动缺陷分类 - 在焊接不良的情况下识别缺陷类型
在线数据采集--直接在激光焊接过程中进行，不占用周期时间
估价和计算
可量化的结果 - LWM KI 提高了质量评估的客观性
便于工厂操作员操作 - 自动预测 OK/NOK，包括缺陷类型检测
适应性和分析
即使工艺参数在规定范围内发生变化，也能获得有效结果，无需重新训练
自动缺陷分类 - 通过人工智能支持的缺陷类型分析，制定有针对性的返工策略
利用人工智能接触电池单元
基于人工智能的焊缝特性实时预测
激光焊接监控器 LWM（带人工智能）可在线记录激光焊接过程中的废气排放，并对其进行实时分析。通过人工智能，这些数据可用于精确预测焊缝的物理特性。
该技术已成功用于电池接触测试，可预测
- 焊缝的最大力
- 部件之间的间隙大小
- 焊缝深度
对用户有什么好处？
过去，机器操作员必须自己解释传感器信号，而如今，人工智能可直接提供物理值，例如 1,234 N 的焊接力。这样就更容易区分好的焊接和有问题的焊接，并得出有针对性的措施。
还可以识别可能的错误源：例如，如果人工智能检测到 345 微米的间隙，则可能是夹紧装置故障造成的。
人工智能支持的过程监控为制造商提供了更高的过程可靠性、更好的质量保证和更高效的生产过程。
利用人工智能激光焊接发夹
基于人工智能的发夹式焊接实时质量预测
人工智能在激光焊接中的另一个成功应用实例是定子生产，尤其是发夹焊接。
人工智能支持的分析可用于可靠地预测关键质量参数：
- 焊缝附着面
- 电阻
此外，人工智能甚至可以在一定程度上分析焊缝缺陷的原因，例如识别激光功率是否不足或聚焦位置是否正确（缺陷类型分类）。一旦确定了缺陷类型，最终用户就可以采用定制的后处理策略。
对客户有什么好处？
预测电阻和结合面对于评估发夹焊质量至关重要。我们的人工智能现在可以提供清晰的物理值，无需解释传感器信号曲线。这使得质量评估变得更加容易，并为系统操作员提供了更高的工艺可靠性。
技术数据
- 实时预测多个物理参数
- 应用领域：固态激光器，适用于红外/蓝光/绿光激光器及连续波（CW）或脉冲模式
- 潜在应用：消费电子产品、电池及定子生产（适用于电动汽车行业）
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应用案例：奥迪的AI辅助质量监控
电池单元的激光焊接
我们与奥迪合作，将激光焊接监控系统LWM AI应用于棱柱形电池单元的接触焊接，并实现量产就绪。该AI系统实时监控激光焊接过程，分析拉伸力、间隙尺寸、焊接深度、聚焦位置及激光功率等关键物理参数。基于数据的工艺解读揭示焊缝实际质量，为电池生产创造全新透明度。
精准评估焊接过程可有针对性地优化后处理策略，显著降低废品率。同时，该AI能早期识别系统性错误——例如夹具或物料处理环节的问题——显著提升工厂生产效率。工人操作流程也变得更简便安全：他们可获得清晰可靠的物理质量指标，从而更快做出明智决策。
LWM AI融合了高生产率、低废品率与直观易用性，是实现现代电池单元生产规模化扩产的理想解决方案。