
LWM AI:レーザー溶接におけるAIベースの欠陥分類
プロセス偏差を検出し、欠陥タイプを分類して溶接部の特性を予測
Laser Welding Monitor LWM AIは、産業用レーザー溶接プロセスをインラインかつリアルタイムで監視します。プロセス偏差を検出し、個々の溶接データを記録することで、完全なトレーサビリティを実現します。さらに、LWM AIは学習済みのAIモデルを使用し、取得したプロセス信号をより詳細に解析します。
AIによる評価では、溶接プロセスと利用可能な学習データに応じて、アプリケーション固有の欠陥タイプを分類し、溶接部の物理特性を予測します。対象となる特性には、溶接強度、溶込み深さ、接合面積、部品間ギャップ、電気抵抗などがあります。
設備オペレーターは、OK/NOK判定だけでなく、明確に解釈できる品質値や、考えられる欠陥原因に関する情報も得ることができます。これにより、適切な手直し方法を選択しやすくなり、プロセスの最適化を支援するとともに、量産時の不良品削減に貢献します。
LWM AIは、実績のあるLaser Welding Monitor LWMをベースとしており、従来のプロセス監視機能にAIによる欠陥分類と品質予測を追加します。
動画:バッテリー生産におけるAI品質評価
この動画では、LWM AIがバッテリーセルのレーザー溶接中にプロセスデータをリアルタイムで評価し、欠陥タイプを分類して、溶接部の物理特性を予測する仕組みを紹介しています。
LWM AIは従来のプロセス監視にどのような機能を追加しますか?

物理的な品質特性を予測
LWM AIは、取得したプロセス信号をアプリケーション固有の品質値に変換します。プロセスと学習データに応じて、溶接強度、溶込み深さ、接合面積、電気抵抗などの特性をリアルタイムで予測できます。評価はインラインで行われるため、追加の検査時間は必要ありません。

欠陥タイプを分類し、考えられる原因を特定
溶接不良が発生した場合、LWM AIはNOK判定を行うだけでなく、その原因となる欠陥タイプも分類します。これにより、考えられる原因を迅速に絞り込み、適切な是正措置や手直し方法を決定できます。
安定した評価と完全なデータ記録
定義され、学習に使用されたパラメーター範囲内であれば、LWM AIは変化するプロセス条件も確実に評価できます。評価結果は個々の溶接ごとに記録され、トレーサビリティ、品質保証、プロセス最適化に活用できます。
LWM AIの活用事例:量産におけるAI品質評価

バッテリー接合:溶接部の特性をリアルタイムで予測
バッテリー接合では、LWM AIがアプリケーションと学習データに応じて、重要な品質特性をリアルタイムで予測します。
- 溶接部の最大耐荷重または引張力
- 部品間ギャップ
- 溶込み深さ
設備オペレーターは、複雑な信号波形だけでなく、直接解釈できる品質値を確認できます。不適切なクランプ装置や部品位置の変化など、考えられる欠陥原因を迅速に絞り込み、適切な是正措置を実施できます。

ヘアピン溶接:接合面積と電気抵抗を予測
LWM AIは、ヘアピン溶接における重要な品質特性をリアルタイムで予測します。
- 溶接部の接合面積
- 電気抵抗
さらに、AIは考えられる欠陥タイプを分類し、レーザー出力の不足や焦点位置のずれなどを示すことができます。これにより、設備オペレーターは溶接不良をより確実に評価し、適切な手直し方法を決定できます。

Audi活用事例:角形バッテリーセルのAI品質保証
PrecitecはAudiと共同で、角形バッテリーセルの接合にLWM AIを適用し、量産対応を実現しました。AIはレーザー溶接プロセスをリアルタイムで解析し、引張力、部品間ギャップ、溶込み深さなどの品質特性を予測します。また、焦点位置やレーザー出力の偏差も検出します。
これにより、クランプ装置や材料ハンドリングなどに起因する系統的な不具合を早期に検出できます。明確な物理的品質値によって評価が容易になり、的確な手直しが可能になります。その結果、不良品を削減しながら、バッテリーセル生産の生産性向上に貢献します。
技術データ
- AIによるアプリケーション固有の欠陥タイプ分類
- 複数の物理的品質特性をリアルタイムで予測
- 追加の検査時間を必要としないインラインデータ取得および評価
- 欠陥タイプの特定を含む自動OK/NOK判定
- 赤外、青色、緑色の固体レーザーに対応
- CWおよびパルスレーザープロセスに対応
- 主な用途:コンシューマーエレクトロニクス、e-モビリティ向けバッテリーおよびステーター製造
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