構(gòu)建焊點(diǎn)質(zhì)量人工智能檢測系統(tǒng)

01

立項(xiàng)背景02

技術(shù)路線目錄·面向新車型筑內(nèi)作成本最優(yōu)的車型生產(chǎn)體質(zhì)。Contents03

創(chuàng)新點(diǎn)提煉整體成果041.1背景與價(jià)值P3ACE高級兼容性車身結(jié)構(gòu)電阻點(diǎn)焊工藝電阻點(diǎn)焊24%32%扭轉(zhuǎn)強(qiáng)度彎曲強(qiáng)度?

車身上焊點(diǎn)數(shù)千個(gè)，是主要的連接工藝?

焊點(diǎn)質(zhì)量檢測是保證車身強(qiáng)度和客戶安全的關(guān)鍵保證措施普通車身ACE車身普通車身ACE車身電阻點(diǎn)焊是車身制造的關(guān)鍵工藝，焊點(diǎn)質(zhì)量檢測對車身強(qiáng)度和客戶安全至關(guān)重要1.1背景與價(jià)值P4焊點(diǎn)質(zhì)量檢測方式存在問題點(diǎn)半破壞檢查手持式超聲波檢測儀人員投入大通過檢測焊核的超聲回波曲線，識別判斷焊核的好壞檢測效率低只能抽檢自動(dòng)化環(huán)境噪音/dB90單價(jià)42萬7930~40s不檢查時(shí)

檢查時(shí)噪音超85dB檢查工時(shí)30~40s/焊點(diǎn)設(shè)備成本高低成本噪音大，檢查覆蓋面窄儀器貴，強(qiáng)度檢查效率低當(dāng)前的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測方法只能進(jìn)行抽檢，品質(zhì)保證能力弱，且成本很高1.2現(xiàn)狀分析P5方案一：超聲波焊點(diǎn)質(zhì)量在線自動(dòng)檢測存在問題點(diǎn)內(nèi)置電極的超聲探頭單位：萬元采集焊核情況并分析實(shí)時(shí)反饋監(jiān)控崗位50工件PC0電極電極桿需改造

單臺改造成本大電極柄單位：秒2點(diǎn)焊焊接

真實(shí)聲學(xué)圖像0熔核幾何圖像

模擬聲學(xué)曲線未明OKNG批量處理待驗(yàn)證增加額外檢測工時(shí)增加超聲波檢測裝置判斷焊點(diǎn)質(zhì)量焊點(diǎn)結(jié)果推送在焊接過程中用超聲波自動(dòng)檢測焊點(diǎn)質(zhì)量，但是成本更加高昂且可靠性有待驗(yàn)證1.2現(xiàn)狀分析方案二：超聲波焊點(diǎn)質(zhì)量在線自動(dòng)檢測P6存在問題點(diǎn)機(jī)器人超聲波無損自動(dòng)檢查系統(tǒng)7336m2自動(dòng)檢查新增工作站7個(gè)

新增占地面積17單位：萬元50新增機(jī)器人超聲波裝置新增工作站0成本大導(dǎo)入無損設(shè)備焊接完成后增加獨(dú)立工作站進(jìn)行焊點(diǎn)自動(dòng)化檢測在焊接完成后采用超聲波自動(dòng)檢測焊點(diǎn)質(zhì)量，但是成本高昂且需要占用大量面積1.2現(xiàn)狀分析方案三：焊點(diǎn)質(zhì)量在線自動(dòng)檢測P7存在問題點(diǎn)NGOK上下閾值外上下閾值內(nèi)焊點(diǎn)不良焊點(diǎn)合格大數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù)分析焊接參數(shù)輪廓UCL?誤報(bào)警多閾值窄閾值寬采集焊接過程參數(shù)不良焊耦合影響?電阻電流熱量Q點(diǎn)流出RILCL焊點(diǎn)質(zhì)量提取電阻點(diǎn)焊焊接過程參數(shù)提取輪廓上下限控制線，作為模型的邊界焊點(diǎn)質(zhì)量受多種參數(shù)的耦合影響，單一維度閾值分析影響準(zhǔn)確率大數(shù)據(jù)分析獲得焊接參數(shù)的上下閾值通過分析焊接參數(shù)是否在閾值內(nèi)來檢測焊點(diǎn)質(zhì)量，模型準(zhǔn)確率受到限制1.2現(xiàn)狀分析P8行業(yè)調(diào)查對策思考半破壞超聲波手動(dòng)檢查投入大低成本自動(dòng)化在線檢測焊后檢測成本高抽檢自動(dòng)檢查內(nèi)置電極的超聲探頭行業(yè)空白？工件電極電極柄低成本&自動(dòng)化檢測是行業(yè)空白目前手動(dòng)檢測和自動(dòng)檢測都存在不足可靠、低成本的焊點(diǎn)質(zhì)量自動(dòng)檢測方式是行業(yè)空白1.2現(xiàn)狀分析P9精準(zhǔn)執(zhí)行焊點(diǎn)質(zhì)量智能檢測人工智能結(jié)果推送強(qiáng)檢崗??

進(jìn)行二次復(fù)檢大數(shù)據(jù)科學(xué)決策降低成本提升品質(zhì)提升效率?

焊點(diǎn)質(zhì)量智能判斷物聯(lián)網(wǎng)?

焊點(diǎn)模型自學(xué)習(xí)完善智能化技術(shù)實(shí)時(shí)分析·面向過效率提升、體質(zhì)筑內(nèi)作成本最優(yōu)的車型大數(shù)據(jù)焊接過程參數(shù)?

焊接數(shù)據(jù)處理分析?

焊點(diǎn)模型訓(xùn)練焊不良焊點(diǎn)合格焊點(diǎn)點(diǎn)預(yù)測人員多人工智能人工智能模型算法狀態(tài)感知?

自動(dòng)采集焊接過程參數(shù)成本高特征邊界f(t,x0,x1,…,xn)超聲波檢測?

電流、電阻、加壓力、熱量作業(yè)強(qiáng)度大思考借助智能化技術(shù)打破行業(yè)焊點(diǎn)質(zhì)量低成本自動(dòng)檢測的空白，實(shí)現(xiàn)

的突破1.2現(xiàn)狀分析P10檢查方式區(qū)別焊點(diǎn)AI模型檢查系統(tǒng)構(gòu)想木已成舟半破壞抽檢超聲波抽檢通過監(jiān)控不同的工藝數(shù)據(jù)曲線，判斷焊點(diǎn)質(zhì)量傳統(tǒng)檢查IOT系?

事后檢查?

以直觀的特征數(shù)據(jù)統(tǒng)直觀可靠昂貴低效結(jié)果延遲作為判斷標(biāo)準(zhǔn)平臺大數(shù)據(jù)建模分析電流加壓力模型AI檢查?

過程檢查掌握先機(jī)焊接品質(zhì)結(jié)果輸出現(xiàn)場品質(zhì)推送模型檢查通電時(shí)間結(jié)果大屏推送?

以復(fù)雜的過程參數(shù)分類特征作為判斷標(biāo)準(zhǔn)功能

查詢

追溯

異常標(biāo)記焊點(diǎn)二次復(fù)查廉價(jià)高效實(shí)時(shí)反饋可能出錯(cuò)IOT平臺采集焊接數(shù)據(jù)人工復(fù)檢通過焊接參數(shù)規(guī)律分析，對焊點(diǎn)質(zhì)量進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)焊點(diǎn)質(zhì)量的過程檢測userid:656793,docid:159620,date:2024-06-06,2技術(shù)路線P11采集數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理建立模型?

焊接原理分析?

數(shù)據(jù)平衡處理???模型原理與算法多模型的焊點(diǎn)質(zhì)量檢測模型應(yīng)用及可視化·面IOT平臺建立，構(gòu)筑內(nèi)??

數(shù)據(jù)采集及融合提供大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)提供可靠一致的大數(shù)據(jù)從不同設(shè)備中獲取焊點(diǎn)一臺份數(shù)據(jù)保證數(shù)據(jù)滿足模型需求區(qū)分不良焊點(diǎn)數(shù)據(jù)特征按照采集數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、建立模型三個(gè)步驟開展2.1數(shù)據(jù)采集焊接原理分析?P12電阻點(diǎn)焊原理接觸電阻（R）通電時(shí)間（T）Ｑ＝

I2RT?

電阻=r1+2r2+2r3+2r4?

焊接壓力變大，接觸電阻減Ｑ＝發(fā)熱量(J)

Ｒ＝電阻(Ω)少，焊核越小，產(chǎn)熱越?。桑诫娏?A)Ｔ＝通電時(shí)間(ms)電阻點(diǎn)焊原理：在熱與電極壓力作用下，金屬板材熔化金屬原子間結(jié)合形成焊點(diǎn)的過程焊接電流電阻焊點(diǎn)質(zhì)量壓力焊接電流（I）?

電流過小，焊點(diǎn)小或無法熔接通電時(shí)間?

電流過大，熔接越快，易飛濺焊接強(qiáng)度低?

通電時(shí)間影響焊接部發(fā)熱量?

通電時(shí)間增加，焊核變大焊點(diǎn)質(zhì)量主要由焊接熱量Q決定，而焊接熱量主要受電流、壓力和通電時(shí)間的影響2.1數(shù)據(jù)采集焊接原理分析?P13電阻點(diǎn)焊焊接系統(tǒng)構(gòu)成焊接工藝參數(shù)來源電流（I）作用：控制焊接電流和焊接時(shí)間按照設(shè)定值精準(zhǔn)輸出焊接控制器從焊接控制器中采集通電時(shí)間（T）焊接機(jī)器人作用：控制焊接壓力按照設(shè)定值精準(zhǔn)輸出從機(jī)器人控制器中采集壓力（F）VIN碼電阻點(diǎn)焊作用：傳遞PLCVIN碼，將焊接工藝參數(shù)與焊點(diǎn)建立聯(lián)系PLC從

中采集影響焊接質(zhì)量的工藝參數(shù)分別從機(jī)器人、焊接控制器及PL

中采集2.1數(shù)據(jù)采集IOT平臺建立?P14焊接設(shè)備終端采集終端公司IOT平臺功能存儲機(jī)器人壓力數(shù)據(jù)分類數(shù)據(jù)集成公司云平臺PLC設(shè)備協(xié)議MQTT協(xié)議碼查詢追溯VIN網(wǎng)關(guān)以太網(wǎng)采集數(shù)據(jù)專用采集電腦數(shù)據(jù)分類控制器電流時(shí)間數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)集成焊接控制器云平臺界面線外進(jìn)行收集參數(shù)局域網(wǎng)組建采集到邊緣服務(wù)器數(shù)據(jù)分類及存儲基于IO

技術(shù)實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)采集，并在公司云平臺建立數(shù)據(jù)庫統(tǒng)一管理2.1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集及融合數(shù)據(jù)?P15設(shè)備工藝參數(shù)數(shù)據(jù)融合時(shí)鐘不同數(shù)據(jù)長度不同數(shù)據(jù)時(shí)序不同難點(diǎn)1:第X焊點(diǎn)F?采樣頻率不同如何進(jìn)行數(shù)VIN?哪些數(shù)據(jù)屬于X焊點(diǎn)？I?據(jù)融合？T?如何從一連串?dāng)?shù)據(jù)中找到第X焊點(diǎn)對應(yīng)的數(shù)據(jù)？將4組數(shù)據(jù)打包融合成1個(gè)焊點(diǎn)的數(shù)據(jù)焊接控制器、機(jī)器人和PL

內(nèi)部時(shí)鐘和數(shù)據(jù)采樣頻率不一樣，融合成一個(gè)焊點(diǎn)的數(shù)據(jù)存在困難2.1數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集及融合?P16設(shè)備增加時(shí)間戳融合數(shù)據(jù)機(jī)器人控制器第X焊點(diǎn)獨(dú)立時(shí)鐘1···F1a1F2a2F2ax扭矩X焊點(diǎn)的時(shí)間戳?xí)r間戳僅用于標(biāo)識定位，不納入焊點(diǎn)數(shù)據(jù)包內(nèi)FnVIN碼PLC獨(dú)立時(shí)鐘2時(shí)鐘4采集終端···VIN1a1a2VINmax電阻/電流VINm獨(dú)立時(shí)鐘4/時(shí)間焊接控制器······I1I2a1I3I4a2Ip

Ip+1

axIp

Ip+1獨(dú)立時(shí)鐘3三種設(shè)備時(shí)鐘精度不同統(tǒng)一使用采集終端時(shí)鐘Tp

Tp+1T1

T2

a1

T3

T4

a2Tp

Tp+1

ax相同時(shí)間戳參數(shù)融合成一個(gè)焊點(diǎn)數(shù)據(jù)采集增加公共時(shí)鐘信息首創(chuàng)時(shí)間戳，成功將電流、時(shí)間等工藝參數(shù)打包融合到一個(gè)焊點(diǎn)數(shù)據(jù)里2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)平衡處理?P17正負(fù)樣本的現(xiàn)狀正負(fù)樣本不平衡的影響難點(diǎn)2:定期全拆解檢查如何實(shí)現(xiàn)正負(fù)樣本平衡？正負(fù)樣本不平衡會影響模型訓(xùn)練結(jié)果不良焊點(diǎn)占0.14%~0.36%產(chǎn)正樣本負(fù)樣本正樣本遠(yuǎn)低于負(fù)樣本合格焊點(diǎn)

不良焊點(diǎn)不良焊點(diǎn)占比低不良焊點(diǎn)產(chǎn)生概率遠(yuǎn)低于合格焊點(diǎn)實(shí)際生產(chǎn)中代表不良焊點(diǎn)的負(fù)樣本數(shù)量遠(yuǎn)少于正樣本數(shù)量2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)平衡處理試驗(yàn)方案?P18離線制造不良試驗(yàn)相關(guān)結(jié)論離線制造100%電極不修磨試驗(yàn)試驗(yàn)條件1不0.8電極不修磨持續(xù)焊接900點(diǎn)以上后焊接良0.632%電極修磨不良焊15%0.4離點(diǎn)0不修磨點(diǎn)數(shù)0.2概線

與在線焊0率接盡可能次次次800次0500600試驗(yàn)制保持一致：100%負(fù)樣本數(shù)量測試板材間隙板材間隙試驗(yàn)66%1不0.80.60mm、0.5mm、提升到10%但仍然不夠板材間隙大良1、在原有20%1mm、1.5mm、焊0.4點(diǎn)

0.2造

自動(dòng)線上0板材間隙2mm開展0概不良焊點(diǎn)率0mm

0.5mm

1.5mm

2mm2、使用相同的板材與設(shè)備1、偶發(fā)導(dǎo)致焊接停止的報(bào)警；板材有異物板材間涂布HPA2、完成焊接的情況下，幾乎不會導(dǎo)致焊點(diǎn)膠不良根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況設(shè)定離線試驗(yàn)方案離線試驗(yàn)得制造數(shù)量有限通過離線制造補(bǔ)充不良焊點(diǎn)數(shù)據(jù)，但離線制造焊點(diǎn)數(shù)量有限2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理數(shù)據(jù)平衡處理?P19平衡樣本數(shù)據(jù)對策：通過算法處理補(bǔ)充數(shù)據(jù)直接復(fù)制少數(shù)類樣本形成多條記錄如果樣本特征少而可能導(dǎo)致過擬合加入隨機(jī)噪聲、干擾數(shù)據(jù)等合成新樣本正樣本負(fù)樣本少多上采樣正負(fù)樣本數(shù)據(jù)不均衡通過上采樣進(jìn)行數(shù)據(jù)平衡處理，并進(jìn)行改良根據(jù)合格樣本與不合格樣本的比例確定采樣倍率，對于每一個(gè)STEP1少數(shù)樣本?，從?近鄰中選取若干樣本??對于每個(gè)??，每個(gè)被選擇的樣本，按以下公式構(gòu)建新樣本：?new

=

?

+

rand(0,1)(??

?

?)增加負(fù)樣本的數(shù)量STEP2正負(fù)樣本數(shù)據(jù)均衡按照以上方法可以大規(guī)模的形成新的負(fù)樣本采用通過smot

上采樣增加負(fù)樣本，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行平衡處理2.3建立模型模型原理與算法分類器訓(xùn)練?P20經(jīng)典分類算法焊點(diǎn)合格概率計(jì)算通過已知不良焊點(diǎn)信息，找出不良焊點(diǎn)的特征范圍A表示焊點(diǎn)質(zhì)量，B表示工藝參數(shù)樸素貝葉P(A)：歷史樣本中焊點(diǎn)質(zhì)量合格的概率P(B|A)：焊點(diǎn)質(zhì)量合格時(shí)工藝參數(shù)的分布概率P(B)：當(dāng)前工藝參數(shù)的概率，固定值已斯模型樸素貝葉斯模型知邏輯回歸模型合格焊點(diǎn)不良焊點(diǎn)P(A|B)：工藝參數(shù)取當(dāng)前值時(shí)，異常焊點(diǎn)質(zhì)量合格的概率特征邊界f(t,x0,x1,…,xn)預(yù)測隨機(jī)森林模型正常通過大數(shù)據(jù)訓(xùn)練識別出不良焊點(diǎn)特征范圍樸素貝葉斯模型常用分類算法利用經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法來進(jìn)行模型訓(xùn)練，區(qū)分不良焊點(diǎn)與合格焊點(diǎn)2.3建立模型模型原理與算法?P21樸素貝葉斯邏輯回歸隨機(jī)森林默認(rèn)超參數(shù)N次模型訓(xùn)練返回最優(yōu)超參數(shù)對模型參數(shù)組合進(jìn)行訓(xùn)練尋找最佳參數(shù)檢出率誤報(bào)率準(zhǔn)確率模型

超參數(shù)訓(xùn)練調(diào)節(jié)單一機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建模型超參數(shù)調(diào)節(jié)提高模型準(zhǔn)確率訓(xùn)練&驗(yàn)證集決策邊界模型訓(xùn)練結(jié)束不良

合格得到?jīng)Q策邊界得到類別焊點(diǎn)

焊點(diǎn)訓(xùn)練集：訓(xùn)練用數(shù)據(jù)驗(yàn)證集：驗(yàn)證用數(shù)據(jù)特征邊界f(t,x0,x1,…,xn)模型訓(xùn)練前區(qū)分好訓(xùn)練集和驗(yàn)證集模型決策邊界確定利用大數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行持續(xù)的訓(xùn)練，優(yōu)化模型的超參數(shù)，從而得到合格焊點(diǎn)的決策邊界，即判斷基準(zhǔn)2.3建立模型多模型融合算法的提出?P22各模型準(zhǔn)確率情況多模型融合算法樸素貝葉

隨機(jī)森林

邏輯回歸多模型融合檢出率不良焊點(diǎn)流出風(fēng)險(xiǎn)斯模型模型模型多檢出率誤報(bào)率準(zhǔn)確率模型1

OK模型2

OK模型3

NG100%↑83%80%79%模型融合NG1.6%

1.2%

1.4%97.0%

97.1%

96.8%2.56%↓難點(diǎn)3：如何避免不良焊點(diǎn)流出？97.7%↑備注：正常焊點(diǎn)：1000異常焊點(diǎn)：100檢出率偏低不合格焊點(diǎn)可能漏檢單模型檢出率偏低，存在不良流出的風(fēng)險(xiǎn)采用多模型一票否決制首創(chuàng)多模型融合理念，采取一票否決制檢測焊點(diǎn)質(zhì)量，避免不良焊點(diǎn)流出2.3建立模型多模型融合效果確認(rèn)?P23·面向采用半破壞檢測方法對模型檢測結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證、功能展示2.3模型建立模型應(yīng)用及可視化?P24焊點(diǎn)質(zhì)量檢測系統(tǒng)界面自主開發(fā)強(qiáng)檢工位顯示系統(tǒng)②不良焊點(diǎn)記錄①

焊點(diǎn)統(tǒng)計(jì)區(qū)域③

自動(dòng)線內(nèi)焊點(diǎn)展示④

焊接工藝參數(shù)展示型生焊點(diǎn)異常檢出強(qiáng)檢崗位推送強(qiáng)檢員焊點(diǎn)檢查序號展示區(qū)域功能當(dāng)天加工品質(zhì)情況（總數(shù)量、檢測數(shù)、不良數(shù)及合格數(shù)）①焊點(diǎn)統(tǒng)計(jì)區(qū)域NY修正標(biāo)簽焊點(diǎn)異常②③④不良焊點(diǎn)記錄自動(dòng)線內(nèi)焊點(diǎn)展示焊點(diǎn)工藝參數(shù)展示最近發(fā)生的不良焊點(diǎn)的信息各站點(diǎn)即時(shí)焊點(diǎn)質(zhì)量情況每個(gè)焊點(diǎn)質(zhì)量過程參數(shù)曲線返修補(bǔ)焊模型系統(tǒng)部署到現(xiàn)場，不良焊點(diǎn)可以反饋給強(qiáng)檢員進(jìn)行二次確認(rèn)3項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)P25數(shù)據(jù)采集模型構(gòu)建結(jié)果輸出實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫邏輯回歸服務(wù)器智能終端交換機(jī)機(jī)器人控制器焊接控制器隨機(jī)森林樸素貝葉斯數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)分析模型建立模型訓(xùn)練平臺高效采集數(shù)據(jù)焊點(diǎn)質(zhì)量檢測結(jié)果實(shí)時(shí)輸出IOT成功打破了行業(yè)焊點(diǎn)質(zhì)量低成本自動(dòng)檢測的空白3項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)P26焊點(diǎn)質(zhì)量自動(dòng)檢測基于時(shí)間戳的數(shù)據(jù)融合多模型融合理念大模型檢出率實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫PLC采集裝置方案示意圖數(shù)焊據(jù)不良

合格樸素貝葉斯模型多模型融合模型1

OK模型2

OK模型3

NG點(diǎn)預(yù)測焊點(diǎn)焊點(diǎn)人工智能機(jī)器人隨機(jī)森林模型NG服務(wù)器智能終端交換機(jī)特征邊界f(t,x0,x1,…,xn)邏輯回歸模型發(fā)明專利4份(1份授權(quán)，3份實(shí)審)焊接機(jī)基于經(jīng)驗(yàn)貝葉斯的數(shù)據(jù)批次效應(yīng)處理方法、裝置及介質(zhì)

點(diǎn)焊質(zhì)量檢測方法、基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的點(diǎn)焊數(shù)據(jù)填補(bǔ)方法、裝置及存儲介質(zhì)基于GRU-C網(wǎng)絡(luò)的不良焊