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精准定位焊接点的人工智能
Daniel Weller是德国汽车供应商爱尔铃克铃尔的连接技术专家。他在电池技术领域开发连接工艺。在焊接电动汽车的CCS(电芯连接组件，又称集成母排)时，他和同事们面临诸多挑战，例如追求更快焊接速度、在零缺陷策略下容纳大量变体、在长达两米的部件焊接50多个位置。
当然，我们对之前的解决方案很满意，但通快(TRUMPF)基于人工智能的EasyModel AI解决方案现在为焊点检测乃至整个工艺开发带来了显著的速度提升。
—— Daniel Weller, 爱尔铃克铃尔的连接技术专家
此外使用通快(TRUMPF)的图像处理解决方案VisionLine Detect，Weller拍摄几张部件的训练图像并上传到AI云端。然后在图像上标记相关区域。仅需几张照片后，AI模型就能精确过滤图像的相关和非相关区域，对相关区域进行二值化(检测到的部件显示为白色，周围区域为黑色)，并在短周期内可靠地检测部件边缘。对Weller和爱尔铃克铃尔来说，这意味着在特征检测方面的效率大幅提升。
达到良好结果不再需要数天，而只需数小时。同样令人印象深刻的是在大规模生产环境中准确且可重现的结果，以及操作通快EasyModel AI无需编程知识。
—— Daniel Weller, 爱尔铃克铃尔的连接技术专家
该系统遵循‘所见即所得’的原则——直观、快速且零代码
首次生产通过良率超过99%
德国汽车和工业供应商舍弗勒同样使用EasyModel AI加速新工艺开发并提高生产吞吐量。Alexander Fast在公司位于德国布尔(Bühl)的基地工作，开发电机中铜的先进激光焊接工艺。
在激光焊接电机定子绕组的铜线时，任何被焊接部件位置的偏差——包括高度差异、侧向偏移或间隙形成，都会影响设备正确检测部件并进行焊接的能力。这里涉及的焊接点从20到几百个不等，具体取决于部件类型。而传统的基于灰度图像的检测系统在这里往往难以应对。在精度和可靠性方面，AI 滤镜在确定焊接位置方面——即使部件特性变化和环境条件改变，明显优于市场上现有的任何产品。
引入通快EasyModel AI使我们能够显著提高部件检测能力——首次生产通过良率超过99%。
—— Alexander Fast, 舍弗勒技术专家
此外，该系统可以对数据进行统计分析，这意味着“只需重新标记具有显著偏差的值，从而节省宝贵的开发时间。” EasyModel AI现已在全球舍弗勒的生产中投入使用。
在定子发夹焊接中，EasyModel AI在大规模生产环境中快速精准地检测数百个焊接点
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