FUENTE: www.fierceelectronics.com
AUTOR: Matt Hamblen
John Deere puso a prueba la tecnología de inteligencia artificial y visión artificial de Intel para mejorar la eficiencia en el proceso de soldadura robótica de acero para fabricar equipos y productos pesados.
El enfoque de IA podría ser especialmente valioso en parte debido al volumen de trabajo producido con soldadura por arco metálico con gas (GMAW) en 52 fábricas de Deere en todo el mundo, donde cientos de brazos robóticos utilizan millones de alambre de soldadura al año. La detección de defectos en las soldaduras de acero ha sido tradicionalmente un proceso manual que depende de técnicos calificados.
Los inspectores comúnmente buscan porosidad en las soldaduras donde se forman burbujas de gas atrapadas cuando la soldadura se enfría. Las cavidades dejadas por las burbujas debilitan la resistencia de la soldadura y, si no se detectan, requieren una repetición o posiblemente un desguace de los conjuntos de acero, lo que provoca retrasos y gastos. El enfoque de Deere utilizó inteligencia artificial y visión artificial para detectar la porosidad, confiando en el hardware y el software para detectar las fallas en tiempo real en la línea de manera confiable. El enfoque utilizó un motor de inferencia de red neuronal, que registra un defecto rápidamente y detiene automáticamente el trabajo de soldadura. Deere puede corregir el problema de inmediato, señalan desde Intel.
El trabajo posiciona a Deere para resolver otros problemas en el proceso de fabricación más allá de los defectos de soldadura, según Christine Boles, vicepresidenta de IoT en Intel.
“La introducción de nueva tecnología en la fabricación abre nuevas oportunidades y cambia la forma en que pensamos sobre algunos procesos que no han cambiado en años”, dijo Andy Benko, director de calidad de la división de construcción y silvicultura de John Deere. «La solución de IA tiene el potencial de ayudarnos a producir nuestras máquinas de alta calidad de manera más eficiente que antes».
La detección de soldadura de Deere se habilitó con procesadores Intel Core i7, unidades de procesamiento de visión Intel Movidius, el kit de herramientas de distribución Intel de OpenVINO y una plataforma de visión artificial ADLINK de grado industrial y una cámara de soldadura MeltTools.
El piloto de detección y control de la porosidad de la soldadura se llevó a cabo en una instalación de producción no identificada utilizando PC industriales existentes.
ADLINK ha dicho que el uso de OpenVINO y otras herramientas proporciona hasta un 97% de precisión en la detección de defectos de porosidad en función de sus datos de prueba internos.
Para detectar defectos de porosidad antes que los inspectores humanos, Intel y ADLINK han utilizado una cámara colocada en la pistola de soldadura a un pie de distancia de la soldadura real. Los fotogramas de vídeo de las cámaras se rastrean mediante una red de clasificación 2D, seguida de un proceso de agregación para promediar las respuestas. Los cuadros de video de flujo se examinan con el motor de inferencia y, cuando se encuentran defectos, el sistema apaga el robot de soldadura.
