LWM AI : classification des défauts par IA lors du soudage laser
Détecter les écarts de process, classer les défauts et prédire les propriétés du cordon de soudure
Le Laser Welding Monitor LWM AI surveille les process industriels de soudage laser en ligne et en temps réel. Il détecte les écarts de process, documente les données de chaque soudure et garantit une traçabilité complète. LWM AI utilise également des modèles d’IA entraînés afin d’interpréter plus précisément les signaux de process enregistrés.
En fonction du process de soudage et des données d’entraînement disponibles, l’analyse basée sur l’intelligence artificielle classe les types de défauts propres à chaque application et prédit les propriétés physiques du cordon de soudure. Il peut notamment s’agir de la résistance mécanique, de la profondeur de pénétration, de la surface de liaison, de l’écartement entre les pièces ou de la résistance électrique.
Les opérateurs ne reçoivent pas uniquement une évaluation OK/NOK, mais également des valeurs de qualité clairement interprétables et des indications sur les causes possibles des défauts. Cela facilite le choix de stratégies de retouche adaptées, favorise l’optimisation du process et contribue à réduire les rebuts dans la production en série.
LWM AI repose sur le système éprouvé Laser Welding Monitor LWM et complète son monitoring de process classique par une classification des défauts et une prédiction de la qualité basées sur l’intelligence artificielle.
Vidéo : évaluation de la qualité par IA dans la production de batteries
La vidéo montre comment LWM AI analyse en temps réel les données de process lors du soudage laser de cellules de batteries, classe les types de défauts et prédit les propriétés physiques du cordon de soudure.
Qu’apporte LWM AI par rapport au monitoring de process classique ?
Prédire les caractéristiques physiques de qualité
LWM AI transforme les signaux de process enregistrés en valeurs de qualité propres à chaque application. En fonction du process et des données d’entraînement, il est possible de prédire en temps réel des caractéristiques telles que la résistance mécanique du cordon, la profondeur de pénétration, la surface de liaison ou la résistance électrique. L’évaluation s’effectue en ligne, sans temps de contrôle supplémentaire.
Classer les défauts et identifier leurs causes possibles
Lorsqu’une soudure défectueuse survient, LWM AI ne fournit pas uniquement une évaluation NOK : il classe également le type de défaut sous-jacent. Les causes possibles peuvent ainsi être identifiées plus rapidement et des stratégies de correction ou de retouche adaptées peuvent être définies.
Garantir une évaluation stable et une documentation complète
Dans une plage de paramètres définie et utilisée pour l’entraînement, LWM AI peut évaluer de manière fiable des conditions de process variables. Les résultats sont documentés pour chaque soudure et sont disponibles pour la traçabilité, l’assurance qualité et l’optimisation du process.
LWM AI en pratique : évaluation de la qualité par IA dans la production en série
Soudage des contacts de batteries : prédire les propriétés du cordon en temps réel
Lors du soudage des contacts de batteries, LWM AI prédit en temps réel des caractéristiques de qualité importantes, en fonction de l’application et des données d’entraînement :
- capacité de charge maximale ou effort de traction du cordon
- écartement entre les composants
- profondeur de pénétration
Les opérateurs obtiennent des valeurs de qualité directement interprétables, et non plus uniquement des courbes de signaux complexes. Les causes possibles des défauts, telles qu’un dispositif de serrage défectueux ou une modification de la position du composant, peuvent être identifiées plus rapidement afin d’engager des mesures correctives ciblées.
En savoir plus sur le soudage laser des batteries pour l’e-mobilité
Soudage des hairpins : prédire la surface de liaison et la résistance électrique
Lors du soudage des hairpins, LWM AI prédit en temps réel des caractéristiques de qualité importantes :
- surface de liaison du cordon
- résistance électrique
L’intelligence artificielle classe également les types de défauts possibles et peut, par exemple, signaler une puissance laser insuffisante ou une position de focalisation incorrecte. Les opérateurs peuvent ainsi évaluer plus précisément les soudures défectueuses et définir des mesures de retouche adaptées.
Cas d’application Audi : assurance qualité par IA pour les cellules de batteries prismatiques
En collaboration avec Audi, LWM AI a été développé jusqu’à sa mise en œuvre dans la production en série pour le soudage des contacts de cellules prismatiques. L’intelligence artificielle analyse le process de soudage laser en temps réel et prédit des caractéristiques de qualité telles que l’effort de traction, l’écartement et la profondeur de pénétration. Elle détecte également les écarts de position de focalisation et de puissance laser.
Cela permet d’identifier rapidement des défauts systématiques, par exemple au niveau du dispositif de serrage ou de la manipulation des matériaux. Des valeurs physiques de qualité clairement interprétables simplifient l’évaluation, permettent des retouches ciblées et contribuent à réduire les rebuts tout en augmentant la productivité de la fabrication des cellules de batteries.
Données techniques
- classification par IA des types de défauts propres à chaque application
- prédiction en temps réel de plusieurs caractéristiques physiques de qualité
- acquisition et analyse des données en ligne sans temps de contrôle supplémentaire
- évaluation automatique OK/NOK avec identification du type de défaut
- compatible avec les lasers à solide infrarouges, bleus et verts
- adapté aux process laser continus (CW) et pulsés
- applications possibles : électronique grand public ainsi que production de batteries et de stators pour l’e-mobilité
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