焊缝光学检测
IUNA AI Systems公司开发出首个符合ISO标准的机器视觉检测系统
- 客户
- IUNA AI Systems
- 地点
- 德国下格鲁彭巴赫市
- 日期
- 2025年
IUNA AI Systems公司开发了人工智能机器视觉检测系统。通过多达200台联网的Basler ace 2相机对焊缝进行检测，并通过pylon软件进行同步控制，从而实现全面覆盖、高周期次数和符合行业标准的检测结果。它是激光技术、超声波、X光分析和人工目视检测等传统方法的有效且经济的替代方案。
借助机器视觉实现更低成本的灵活生产流程
以前使用的技术（例如激光技术、超声波、X光分析和人工目视检查）实施起来非常复杂。X光分析和激光技术需要为工作人员提供防护机制，而超声波检测则需要洁净的环境条件，且维护成本高。而机器视觉可以显著简化检测工作，从而节约成本。
成本更低
精益系统与其他技术的比较更灵活
强大的AI算法确保流程的灵活性安全可靠
不存在X光或激光危险减少维护
所需的校准比其他方法更少
IUNA AI推出首个符合ISO标准的焊缝检测光学机械系统
重塑现有工作流程：IUNA AI的目标是利用人工智能重塑自动化应用。该公司的焊缝检测新工艺已成功应用于汽车行业。
精确的图像数据和深度学习让可靠性成为标配
一家德国汽车制造商在生产线上安装了超过200台Basler ace工业相机，其中一些安装在机器人上，另一些则静态固定安装。该系列相机可用于检测焊缝的长度、宽度、气孔、裂缝和中断。除焊缝检测外，相机还可以检查是否存在孔洞、凸舌和铆钉以及其准确位置。
最终实现自动做出实时质量决策。所有检测均按照适用的ISO焊缝标准进行记录，包括用户界面中的图像、元数据和统计数据。有缺陷的组件会被自动剔除。分析控制面板可在过程监控器中显示质量趋势、关键绩效指标(KPI)和可视化报告。
符合标准：
✅电弧焊：ISO 581、ISO 10042
✅激光和光束焊：ISO 13919-1、ISO 13919-2
✅钎焊：ISO 18279
✅缺陷分类：ISO 6520-1
✅检测方法：ISO 17637
借助Basler的支持，我们正在将质量控制自动化提升到全新水平，比以往更快、更经济、更灵活。
通过机器视觉精确判定产品是否符合规格（I.O./N.I.O.）
IUNA AI的人工智能检测系统将深度学习模型与规则算法相结合，使系统能够能够自动检测和分类焊缝，并以毫米级精度进行测量。
能够可靠地检测出裂纹、气孔、烧穿、飞溅、不对称和几何偏差，并评估其符合规格(I.O.)或不符合规格(N.I.O.)。
集成的容差和分割分析功能可根据定义的极限值来检查焊缝的位置和尺寸，并精确划定故障区域。
比人工质量控制更精确、更可靠
伪误差比激光三角测量系统更少
提供实时分析并即时反馈到生产团队
人工智能的表现好坏取决于其图像数据库
通过200台完美定时和同步的Basler ace 2工业相机，我们帮助实施了这一复杂的质量保证系统。要想实现可靠的人工智能分析，清晰详尽的图像数据是重要基础，从而获得可认证的可靠测试结果。
ace 2：精确记录生产工艺中的细节
该视觉方案使用了以下Basler机器视觉组件：
成像质量高、可靠性强、性价比高：型号为 a2A3840-13gcBAS 的这款相机搭载IMX334芯片，分辨率为3840×2748像素：因此具备精确采集焊缝和组件细节的能力。
该系列相机配备了C23-5M镜头（C-mount螺纹口）。根据相机与镜头组合的实际工作距离，可使用8、12、16、20、25、35和50毫米的焦距。
GigE接口确保数据传输快速可靠，其精巧的设计便于将它集成到狭窄的环境中。
探索ace 2系列多相机系统和集成pylon SDK的软件
Basler pylon SDK可精确地集中控制200多台ace 2 GigE相机协同运作。借助精密时间协议(PTP)可创建具有精确同步和实时功能的集成系统。精密开发的pylon SDK可在要求严格的应用中充分发挥其优势，并代表着可不间断处理图像的高稳定性和高性能。
通过集成到IUNA AI的人工智能软件平台，可使用先进的深度学习算法分析图像。开放式应用接口(API)可轻松调整相机参数，让系统随时灵活应对新的生产条件或产品版本。
我们开发人员已经熟悉pylon软件的运用。如果遇到任何问题，技术支持人员会在短时间内向我们提供帮助。
该解决方案所用的产品
想实施类似的解决方案？这些产品将能助您一臂之力。
关于IUNA AI
IUNA AI Systems公司成立于2020年，总部位于德国海尔布隆附近的下格鲁彭巴赫市。该公司专注于开发基于深度学习技术的相机系统和图像处理软件，适用于工业生产的自动化质量保证工序。IUNA AI Systems公司将软件开发、机器学习和汽车制造领域的专业知识有机结合，成功打造行业先进的人工智能视觉系统，助力解决现实应用中的质量控制难题。