ILT、採掘ツールの効率的な修理のためのAIモジュール共同レーザークラッディング技術ソリューションを発表

ILT、採掘ツールの効率的な修理のためのAIモジュール共同レーザークラッディング技術ソリューションを発表
この投稿は warrior bear によって 2025-3-3 22:09 に最後に編集されました。

2025 年 3 月 3 日、Antarctic Bear は、フラウンホーファー レーザー技術研究所 (ILT) の研究者がカナダのいくつかの研究機関と協力して、レーザー材料堆積を支援する AI モジュールを開発していることを知りました。この技術は、摩耗したバケットの歯やその他の採鉱ツールを修理するために使用されます。フラウンホーファーの研究者たちは、2025年2月19日にハノーバーメッセで開催されるプレビューイベントでそのソリューションを発表する予定です。

レーザー材料堆積 (LMD) はレーザークラッディングとも呼ばれ、修復の代替手段です。この方法では、金属粉末とレーザービームが光学系によって誘導され、粉末が堆積された部品上にレーザービームが局所的な溶接プールを形成します。レーザー制御システムがツール上を移動し、高品質の金属合金を層ごとに堆積させます。これにより、摩耗した掘削機の歯やドリルビットなどの部品の元の輪郭が、以前と同じように復元されます。適応型レーザー積層造形のための人工知能強化プロセスセンシング (AI-SLAM) プロジェクトでは、フラウンホーファーの研究者がレーザー技術と人工知能を組み合わせています。
△採掘工具(掘削機のバケット歯など)は摩耗の影響を受けやすいです。超高精度の AI 支援レーザー材料堆積技術を使用することで、機械の修理を迅速かつコスト効率よく行うことができます。
「プロジェクトの目標は、欠陥のマッピングから溶接プロセスで使用するパスとパラメータの計画、実際の実行と品質管理まで、すべてのステップを自動化することです」と、フラウンホーファーILTのレーザー材料堆積部門でLMDコーティングと熱処理のプロジェクトマネージャーを務めるマックス・ツィンマーマン氏は説明します。
プロジェクトのパートナーには、カナダ国立研究会議、マギル大学、カルガリーを拠点とする人工知能企業Braintoy、エドモントンを拠点とするApollo Machine and Weldingなどの企業が含まれます。ドルトムントを拠点とするソフトウェア開発会社BCTも関与している。
超硬質タングステンカーバイドとステンレス鋼<br /> 修復プロセス中、レーザー光学系はツール表面上の事前に計算されたパスに沿って移動します。ステンレス鋼は約 1300°C で溶融され堆積され、同時にノズルから同じ領域にタングステンカーバイド粒子が噴霧されます。冷却後、粒子は溶融鋼と結合して工具上に超硬質コーティングを形成し、工具を摩耗や腐食から保護します。
研究チームが直面した課題の 1 つは、炭化タングステン粒子と鋼鉄の最適な比率を見つけることでした。 「粒子の割合が高すぎるとコーティングが脆くなり、割れやすくなりますが、ステンレス鋼の割合が高すぎるとコーティングが柔らかくなりすぎてすぐに摩耗してしまいます」とツィンマーマンは説明します。レーザー出力は、鋼を溶かすのに十分な温度であるが、炭化タングステン粒子も溶けるほど高くならないよう調整する必要があります (約 2,900°C)。そうなると、炭化タングステンが柔らかくなりすぎます。さらに、ノズルと表面の間の距離、システムがパスをたどる速度、パス間の重なり、レーザー出力など、他の多くのパラメータがあります。1 つの修復プロセスを計画するときに、合計 150 のパラメータを設定して調整する必要があります。
一定の距離からツールの複雑な表面形状に金属コーティングを施すことができるように、レーザーヘッドは3軸で移動し、2つの回転軸も備えています。
人工知能がメンテナンスを計画し、制御します<br /> AI-SLAM プロジェクトでは、フラウンホーファーの研究者らがこの複雑な計画および制御プロセスを制御するための複数部構成の AI モジュールを開発しました。最初のステップでは、ラインレーザーが CMOS カメラを使用してツール (掘削機の歯など) の摩耗プロファイルをキャプチャします。これにより、現在のサーフェス ジオメトリのイメージが生成されます。画像は、ソフトウェアに保存されている新しい歯のプロファイルと比較されます。最後に、モジュールは差異を使用して、適用する必要がある金属コーティングのパスと厚さを計算します。カメラはコーティング工程中に画像を A​​I に送信し、作業の進行に合わせて不一致やエラーを検出できるようにします。
より速く、より少ないエラー<br /> プロジェクトパートナーのBCTは、研究者のAIモジュールをOpenARMSオペレーティングソフトウェアに統合し、溶接プロセス用にAIが推奨したパラメータを制御コマンドに変換しました。つまり、人間のオペレーターが、時間がかかり、エラーが発生しやすいマシンコードを入力する必要がなくなります。カルガリーに拠点を置く Braintoy が機械学習アルゴリズムを担当しています。また、LMD システムでのデータ分析のためのプラットフォームも提供します。
すべてのソリューションが連携して動作するため、修復プロセスは自動でエラーなく実行されます。ジマーマン氏は、装置の操作者はスタートボタンを押すだけでよいと述べた。
レーザークラッディング、人工知能

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