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Laser-Software – KI-gestützte Schweißnahtprüfung mit zwei Datenquellen

Bei der Fertigung von Batteriemodulen müssen zuverlässige elektrische Verbindungen entstehen. Besonders bei Batterien für Elektrofahrzeuge ist die Qualität der Schweißnähte entscheidend für Sicherheit und Leistung.

Unsere Software kombiniert zwei Datenquellen: Photodiodensignale aus dem Schweißprozess und Bilder der fertigen Schweißnaht. Diese Dual-Source-Prüfung verbindet die Überwachung während des Schweißens mit einer anschließenden Bildauswertung. Zusammen mit dem dynamischen Spannen unterstützt sie eine schnelle, präzise Fertigung und kann den Bedarf an aufwendigen Spannvorrichtungen reduzieren. 

Die KI wertet beide Datenquellen aus und beurteilt die Schweißnaht noch innerhalb des Bearbeitungszyklus. Erkannte Fehler können direkt im Gerät automatisch nachgearbeitet werden, sofern sich die betreffende Schweißverbindung dafür eignet. Das erhöht den Anteil einwandfreier Teile und vermeidet zusätzliche Wege zur Nacharbeit.

  • Bis zu 99,9997 % Gutanteil nach automatischer Nacharbeit
  • Quote übersehener Fehler: 1 fehlerhafte Schweißnaht je 90.000.000 geprüfte Schweißnähte
  • Bis zu 20-fach niedrigere Quote falsch zurückgewiesener Schweißnähte gegenüber anderen Prüfsystemen 

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Highest Detection Rate

Mehr Fehler erkennen

Die kombinierte Auswertung von Photodiodensignalen und Bildern erfasst sowohl Auffälligkeiten im Schweißprozess als auch sichtbare Fehler an der fertigen Naht. Laserax gibt für diesen Ansatz eine bis zu 700-fach höhere Erkennungsleistung gegenüber herkömmlichen Verfahren an. Ziel ist es, auch Fehler zu finden, die bei der Auswertung nur einer Datenquelle unentdeckt bleiben.

Lowest False Reject Rate

Einwandfreie Schweißnähte seltener aussortieren

Die KI unterscheidet tatsächliche Schweißfehler von normalen Schwankungen im Prozess. Dadurch werden weniger einwandfreie Schweißnähte fälschlich als fehlerhaft eingestuft. Das reduziert unnötige Nacharbeit und Ausschuss und hilft, den Produktionsfluss aufrechtzuerhalten.

Real-Time Weld Decisions and In-Process Rework

Schweißnähte im Takt prüfen und direkt nacharbeiten

Das Prüfergebnis liegt innerhalb der Taktzeit vor: Die Schweißnaht wird als in Ordnung (OK) oder nicht in Ordnung (NOK) eingestuft. Geeignete Fehlstellen können anschließend automatisch im Gerät nachgearbeitet werden. So lässt sich ein Gutanteil von bis zu 99,9997 % erreichen, während erkannte fehlerhafte Verbindungen bereits vor den folgenden Fertigungsschritten bearbeitet werden.

Fast and Simple AI Deployment

Das KI-Modell zügig einrichten

Für das Training werden rund 1.500 Schweißnähte verwendet – sowohl fehlerfreie Nähte als auch gezielt erzeugte Fehlerbeispiele. Das Modelltraining kann am selben Tag abgeschlossen werden. Dieser Ansatz erleichtert die Einrichtung und die Anpassung an neue Produkte oder geänderte Prozesse.

Intelligent Defect Classification

Fehlerarten unterscheiden und Ursachen eingrenzen

Die KI liefert mehr als eine OK/NOK-Einstufung: Sie erkennt und unterscheidet Fehlerarten, etwa Materialauswurf, eine zu große oder zu geringe Einschweißtiefe, Verunreinigungen, eine Fehlausrichtung des Laserstrahls oder abweichende Spaltmaße. Diese Einordnung gibt Ihrem Team Hinweise auf mögliche Ursachen und hilft, gezielt Korrekturen am Prozess vorzunehmen.

Complete Weld Traceability

Jede Schweißnaht nachvollziehbar dokumentieren

Für jede Schweißnaht werden Bilder, Sensorsignale, Zeitstempel und die Kennung der Bearbeitungsstation gespeichert. So lassen sich Prüfergebnisse einer bestimmten Naht und Station zuordnen. Die Aufzeichnungen unterstützen Qualitätsprüfungen und helfen Ihnen, Veränderungen im Prozess zu untersuchen und die Fertigung weiter zu verbessern.

Prüfverfahren im Vergleich

Schweißnahtüberwachung Laserax
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