AI技術の鋼箱桁部材自動溶接への応用

箱型鋼構造は橋梁、建物、大型機器に広く使用されており、その高い強度と耐久性は溶接品質に対して高い要求を課しています。

その断面は箱型で、通常、上面板、下面板、ウェブ（両側の垂直支持部）および内部仕切りからなり、閉じた中空断面を形成します。箱型桁はその構造的な特性により橋梁工事で広く使用されています。

産業自動化の発展に伴い、従来の手動溶接は次第にインテリジェントな溶接ソリューションに取って代わられています。大型部品の溶接は製造プロセスの重要な部分であるだけでなく、技術的難易度と複雑さにおける挑戦でもあります。一部の分野では著しい進歩を遂げていますが、大型部品の溶接分野では依然として多くの独自の困難や課題が残っています。

1 溶接プロセスの適応性と柔軟性に関する課題

大型部品はしばしば複雑な構造、多様な材料、および特別な性能要件を持ち、これが伝統的な溶接プロセスを直接適用することを難しくしています。

2. プロセスの柔軟性

バッチ製造モデルとは異なり、機械製造や建築鋼構造分野における大型部品は通常、小ロットで標準化されていません。この特徴により、異なる形状、サイズ、材料の部品に迅速に対応できる高い柔軟性が溶接プロセスに要求されます。

3. 溶接の自動化と知能化の問題

大型部品の溶接では、ワークピースが大きく、重く、自在に移動しにくいことから、溶接設備がワークピースを中心に作業を行う必要があります。この運転モードは、溶接設備の柔軟性、安定性、精度に対してより高い要求を課し、同時に設備の配置、調整、保守の難易度も増加させます。

ほとんどの溶接は不規則な曲線（例えば変断面やアークなど）であり、ロボットが複雑な軌跡を正確に追跡するのは難しく、溶接ずれや未融着などの欠陥が発生しやすいです。

－ 大型箱形桁の寸法誤差が大きく、設定されたパスと実際の溶接位置がずれる。

4. 溶接品質管理

大型部品の溶接品質は製品の構造強度、耐久性、安全性に直接関係しており、溶接品質管理は特に複雑です。

溶接の安全と環境保護問題

1. 溶接の安全性:

高温、高圧、有害ガスなどの危険因子が大型部品の溶接プロセスに含まれており、作業者の安全に脅威を与えます。

2. 環境問題:

溶接プロセスで発生する煙、有害ガス、騒音は環境を汚染します。

以上のように、さまざまな問題があり、これらすべてが企業の効率、製品品質、コスト管理に影響を与えます。

鋼構造のヘッド企業は、デジタルスマート工場の創出を通じて産業のアップグレードを実現し、新しい品質の生産性を創造します。

AI技術に基づく闽越（Minyue）テクノロジーの無教育適応溶接方案を採用します。

高精度感知＋知能判断＋柔軟な実行。自社開発のRobotSmart - 知能判断システム、SmartVision - 二眼構造光ビジョンシステム、SmartEye - レーザー溶接シーム追跡システムを使用します。アナログ・デジタルの柔軟なソリューション、非デジタル・アナログの知能型ソリューションです。

1. MESによる溶接作業命令をサポートし、図面と計画を直接溶接作業ステーションに送信します。

2. RobotSmart - デジタルツイン技術を使用してコンピュータ内に双子の溶接作業ステーションを構築し、3Dモデルデータを解析し、自動的に溶接部分を抽出します。各ロボットの動きの軌跡から各加工プロセスのパラメータや生産ビートまで正確にシミュレーションできます。

複数のロボット、複数の外部軸、ポジショナー、軌道計画およびタスク割り当て、狭い空間での溶接トーチの衝突回避やその他の溶接問題をサポートします。

3. モデルのインポートや点群スキャン、逆モデリングは不要で、作業物を任意に配置し、カメラによる粗位置決めを行い、作業物の位置情報を迅速に取得できます。

溶接治具の精密な位置決めが不要です。

4. SmartEye - 極めて正確な位置決めを実現し、ゼロクリアランスの溶接追跡と位置決めをサポート。レーザートラッキング＋AI補正では、レーザービジョンセンサーを使用して溶接部をリアルタイムでスキャンし、深層学習アルゴリズムを組み合わせて軌道のずれを予測し、溶接トーチの位置を動的に補正します。インテリジェントプロセスライブラリを搭載し、对接、重ね溶接、隅角溶接、多層多パス、溶接適応機能に対応し、シンプルなパラメータ入力で誰でもプロの技を発揮できます。

高精度感知＋知能判断＋柔軟な実行という技術的閉ループを通じて、ロボット箱桁溶接は「自動化」から「自律化」へと進化していますが、コストと信頼性のバランスポイントをさらに突破する必要があります。