Com o avanço da indústria 4.0, as tecnologias de inteligência artificial (ia) têm apresentado um forte potencial e perspectivas de aplicação em diversas áreas. Especialmente no campo da inspeção de qualidade, os sistemas de inspeção e análise baseados em inteligência artificial podem melhorar significativamente a precisão da inspeção, reduzir a intervenção humana e realizar monitoramento e alerta em tempo real. Este trabalho explora como projetar e implementar um sistema baseado em inteligência artificial para inspeção e análise de qualidade de peças forjadas em bases ferroviárias em locomotivas.
O sistema consiste principalmente no módulo de aquisição de dados, no módulo de pré-processamento, no módulo de detecção AI, na exposição de resultados e no módulo de armazenamento. O módulo de aquisição de dados é responsável por obter dados de qualidade do forjamento do assento do trilho da locomotiva da linha de produção; O módulo de pré-tratamento é responsável pela limpeza, remoção de ruído e extração de características dos dados brutos; O módulo de inspeção AI, em seguida, utiliza algoritmos de aprendizagem profunda para a inspeção de qualidade e classificação de dados pré-processados; O módulo de exibição e armazenamento de resultados é responsável por exibir os resultados da detecção na interface em tempo real e salvar no banco de dados.
Principais implementações tecnológicas
Aquisição de dados: o sensor de alta precisão e o equipamento de aquisição de imagem são usados para obter os dados de qualidade do forjamento do assento do trilho da locomotiva da linha de produção.
Pré-processamento: denoise, aprimoramento e extração de características dos dados brutos usando processamento de sinal digital e tecnologia de processamento de imagem para fornecer dados de treinamento de alta qualidade para inspeção subsequente AI.
Detecção de ia: a qualidade dos dados pré-processados é verificada e classificada com algoritmos de aprendizagem profunda, como a rede neural convolucional (CNN). Capacite o modelo AI para identificar automaticamente os problemas de qualidade das peças forjadas treinando grandes quantidades de dados de qualidade.
Exibição e armazenamento de resultados: adote a interface de interação homem-máquina para exibir os resultados de detecção em tempo real e fornecer a função de consulta e exportação de registros de detecção históricos. Ao mesmo tempo, os resultados da detecção são salvos em um banco de dados para posterior análise e otimização de dados.
O sistema de inspeção e análise da qualidade do forjamento do assento do trilho da locomotiva baseado em ai tem as seguintes vantagens na aplicação real:
Inspeção de alta precisão: através do algoritmo de aprendizagem profunda, a inspeção de alta precisão da qualidade das peças forjadas pode ser realizada para reduzir a possibilidade de erro de cálculo e inspeção de vazamento.
Monitoramento em tempo real e aviso prévio: o sistema pode monitorar o processo de produção de forjamento em tempo real, descobrir possíveis problemas de qualidade e avisar a tempo. Isso ajuda as empresas a ajustar os parâmetros de produção a tempo e reduzir as perdas de produção.
Automação e inteligência: o sistema pode concluir automaticamente a inspeção e análise de qualidade, reduzir a intervenção manual e melhorar a eficiência da inspeção.
Rastreabilidade de dados: todos os dados de teste são salvos no banco de dados, facilitando a rastreabilidade e a melhoria contínua da qualidade para as empresas.
O sistema baseado em inteligência artificial para inspeção e análise de qualidade de peças forjadas de base ferroviária para locomotivas é uma aplicação inovadora no contexto da indústria 4.0. A fim de promover e aplicar melhor esta tecnologia, recomenda-se que as empresas intensifiquem o investimento em pesquisa e desenvolvimento tecnológico e treinem profissionais em tecnologia de ia; Ao mesmo tempo, cooperar com universidades e institutos de pesquisa para pesquisar e desenvolver algoritmos e técnicas de ia mais avançados. Com esses esforços, as empresas serão capazes de melhorar a qualidade e a eficiência de produção de peças forjadas de assento de trilho de locomotivas usando melhor a tecnologia AI.
