Практическое применение ИИ на лазерных режущих машинах

Технология лазерной резки быстро итерации от традиционного производства до интеллектуального производства посредством глубокого расширения прав и возможностей ИИ. Ниже приведены основные сценарии применения и типичные случаи ИИ в лазерных режущих машинах:

1. Интеллектуальная идентификация и классификация материалов

Sensicut System (CSAIL Laboratory, Массачусетский технологический институт):

- ** Технический принцип **: Благодаря комбинации ** зондирования спекл ** (используя лазер для обнаружения микроструктуры поверхности материала) и ** глубокого обучения ** (обучение более 38 000 материалов), он может точно идентифицировать 30+ материалов (такие как акрил, пенопласта, стирол и т. Д.).

- ** Практическая ценность **: Избегайте выброса вредных газов или сбоев резки, вызванных неправильным суждением материалов, и снижайте скорость лома более чем на 20%, особенно подходящие для сцен, которые трудно различать с невооруженным глазом, такими как прозрачные материалы (такие как производство маски).

- ** Случай отрасли **: В интеллектуальной сборочной линии Gangchun Laser ** AI Patent ** (CN119282361A) AI автоматически соответствует группе пищи и параметрам резания с помощью визуальных датчиков для достижения динамической адаптации материалов и параметров процесса.

---

2. Оптимизация пути резки и регулировку параметров

- ** Планирование динамического пути **:

- В патенте на Boou Laser (CN118789136A) алгоритм ИИ объединяет данные о движении слайда для оптимизации пути резки в режиме реального времени и повышения эффективности резки сложных форм на 15-30%.

- Патент Wuhan Aosi использует ИИ для анализа толщины и твердости материала, автоматически генерирует ** минимальный путь зоны тепла ** и снижает риск деформации металла.

- ** Адаптация параметров **:

- В портативном устройстве Saibo CNC (CN222133824U) AI регулирует лазерную мощность и скорость резки в режиме реального времени в соответствии с температурой окружающей среды и влажностью и статусом материала, чтобы гарантировать, что точность резки устойчива в пределах ± 0,1 мм.

---

3. Мониторинг и контроль качества в реальном времени

- ** Аномальная система обнаружения **:

- В патенте на выпрямление устройства Haikou Bogu AI анализирует данные вибрации слайд -рельса, чтобы заранее предупредить о механическом отклонении, сокращая время простоя оборудования на 40%.

- ** Проверка качества визуального качества **: Некоторые производители интегрируют камеры ИИ для мониторинга качества разрезания (например, заусенцев и шлака) в режиме реального времени, автоматически отмечают дефектные продукты и запускают процесс переработки.

---

4. Интеграция автоматической сборочной линии

- ** Гангчуновая ассамблежная линия AI Laser **:

---

5. Безопасность и предупреждение о рисках

- ** Перехват опасного материала **:

Sensicut System может идентифицировать хлорсодержащие/содержащие фториновые материалы (такие как ПВХ), автоматически запрещает резки или запускает устройства очистки выхлопных газов для предотвращения высвобождения токсичных газов.

- ** Оперативная защита безопасности **:

ИИ использует инфракрасные датчики для мониторинга подхода персонала и запустить лазерную аварийную остановку в течение 0,3 секунды, снижая частоту аварий на более чем на 90%.

---

6. Генерация дизайна и персонализированная настройка

- ** Используемые инструменты дизайна **:

- Такие инструменты, как Sohu Simple AI, автоматически генерируют резкие чертежи, вводя описания текста (такие как 'логотип кофейней, синий кофейный чашка '), ускоряя весь процесс от дизайна до производства.

- Случай: культурное и творческое предприятие использует ИИ для создания сложных пустых моделей, а время резки сокращается от 8 часов традиционного дизайна до 2 часов.

---

7. Будущие тенденции

- ** Глубокое направление интеграции **:

- ** Digital Twin **: Создайте виртуальную среду резки, ИИ моделирует эффекты резки различных комбинаций параметров и оптимизирует стоимость проб и ошибок.

-** Edge Computing **: развернуть легкие модели искусственного интеллекта на стороне устройства для достижения ответа на миллисекунд на уровне (например, компенсация внезапной деформации материала).

- ** Влияние отрасли **:

Ожидается, что к 2026 году оборудование для лазерного резки, управляемого AI, охватит более 60%высококлассных производственных отраслей, увеличивая общую производительность одного устройства на 50-200%.

---

** Резюме **: AI реконструирует 'восприятие-назначение ' закрытый цикл лазерной резки, от идентификации материала до оптимизации обработки, от защиты до проектирования инноваций и всестороннего продвижения отрасли для развития в направлении эффективности, точности и безопасности. Если компании хотят сохранить свою конкурентоспособность, им необходимо сосредоточиться на интегрированных сценариях применения ИИ и лазерной резки.