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基于人工智能技術的沖壓件質(zhì)量檢測及工藝優(yōu)化

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一、項目背景：
在機械制造中,沖壓成形已成為非常重要的塑性加工方法,廣泛應用于汽車、航空航天、電器等工業(yè)領域。眾所周知，汽車車身的大部分覆蓋件和結構件均為薄板沖壓件，沖壓工藝水平與沖壓質(zhì)量的高低對汽車制造企業(yè)至關重要。
某知名汽車制造企業(yè)，汽車產(chǎn)銷累計已突破1000萬輛。該企業(yè)某生產(chǎn)基地沖壓車間建有三條沖壓生產(chǎn)線，主要生產(chǎn)側圍、翼子板、車門、引擎蓋等輪廓尺寸較大且具有空間曲面形狀的乘用車車身覆蓋件。在沖壓生產(chǎn)過程中，部分側圍在拉伸工序中易產(chǎn)生局部開裂現(xiàn)象，需反復進行參數(shù)調(diào)整與試制；在生產(chǎn)線線尾，需配備大量質(zhì)檢人員進行沖壓件表面缺陷人工檢測。

二、問題與挑戰(zhàn)：
1.沖壓產(chǎn)線線尾現(xiàn)有檢測方式為人工手動檢測，需在有限生產(chǎn)節(jié)拍時間內(nèi)，快速分揀出帶有開裂、刮傷、滑移線、凹凸包等表面缺陷的沖壓件，檢測標準不統(tǒng)一、穩(wěn)定性不高、質(zhì)檢數(shù)據(jù)難以有效量化和存儲，不利于企業(yè)數(shù)據(jù)資源收集、質(zhì)量問題分析與追溯。
2.在沖壓生產(chǎn)試制過程中，影響側圍在拉伸工序中產(chǎn)生局部開裂的因素很多，如設備性能、模具狀態(tài)、板材性能等；調(diào)整參數(shù)與反復試制的方法，具有一定的盲目性，成本大、效率低。
3.影響因素多、數(shù)據(jù)形式差異大，且分布在車間不同業(yè)務系統(tǒng)中，既有設備實時性數(shù)據(jù)，又有非結構化的圖像數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)采集、管理與存儲的要求極高。

三、解決方案：
通過建設大數(shù)據(jù)平臺實現(xiàn)對工廠沖壓車間的所有設備、模具、材料、制造過程數(shù)據(jù)、質(zhì)檢數(shù)據(jù)的集成、存儲與統(tǒng)一管控，并借助基于機器學習的數(shù)據(jù)挖掘、基于機器視覺的智能檢測技術，實現(xiàn)對側圍沖壓開裂的預測與產(chǎn)品件表面缺陷的智能識別。

解決方案思路

依據(jù)沖壓設備加工參數(shù)、板材參數(shù)、模具性能參數(shù)及維修記錄等，通過數(shù)據(jù)挖掘機器學習算法，建立沖壓工藝智能預測模型。通過樣本積累與模型訓練調(diào)優(yōu)，準確預測沖壓件開裂風險。最后，確定制造過程影響因素間的相關性，制定生產(chǎn)過程參數(shù)組合控制策略，為沖壓制造過程工藝優(yōu)化和質(zhì)量把控提供支持。
基于機器視覺的沖壓件缺陷智能識別檢測，立足生產(chǎn)線現(xiàn)有條件，設計圖像采集系統(tǒng)，通過圖像實時采集與智能分析，快速識別沖壓件是否存在表面缺陷，并自動將所有檢測圖像及過程處理數(shù)據(jù)存儲至大數(shù)據(jù)平臺。通過質(zhì)檢數(shù)據(jù)、生產(chǎn)過程工藝參數(shù)、產(chǎn)品設計參數(shù)間的關聯(lián)，借助大數(shù)據(jù)分析技術，形成沖壓產(chǎn)品質(zhì)量問題分析管理的閉環(huán)連接，實現(xiàn)沖壓產(chǎn)品質(zhì)量的精確控制和優(yōu)化提升。

四、應用價值：
1.通過預測沖壓件開裂風險，極大提升企業(yè)新車型沖壓件加工參數(shù)設計效率，試制次數(shù)減少約70%，年節(jié)省試制成本200多萬元。
2.通過快速智能檢測沖壓件表面缺陷，提高生產(chǎn)線檢測的穩(wěn)定性、可靠性，降低質(zhì)檢工人勞動強度，企業(yè)三條生產(chǎn)線年節(jié)省人工成本100多萬元。同時，產(chǎn)品質(zhì)檢數(shù)據(jù)被有效存儲，為實現(xiàn)質(zhì)量閉環(huán)分析與追溯提供重要數(shù)據(jù)支持。
3.該項目為企業(yè)的智能制造轉型推進探索出一條切實可行的示范道路，并為工業(yè)大數(shù)據(jù)、人工智能等技術在同行企業(yè)中的推廣與應用積累了寶貴經(jīng)驗。

五、適用行業(yè)：
汽車制造、航空航天、家電生產(chǎn)等具有沖壓、噴涂工藝，且對產(chǎn)品表面質(zhì)量要求較高的行業(yè)。

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