인공지능(AI)은 여러 산업을 변화시키고 있으며, 용접 산업도 예외가 아닙니다.용접 분야에서는 기초 금속의 화학적 구성, 용접 와이어의 습도, 오일 또는 페인트 오염, 보호 가스 부족, 잘못된 용접 파라미터, 심지어 토치 각도의 잘못 등 수많은 요소들이 용접 결함을 일으킬 수 있습니다.이러한 요소들은 용접 품질에 중대한 영향을 미치며, 비용이 많이 드는 재작업과 수리를 초래할 수 있습니다.

이러한 도전 과제에 대응하기 위해, Xiris는 MeltPool AI라는 혁신적인 솔루션을 개발하였습니다. 이 혁신적인 도구는 기계 학습의 힘을 활용하여 용접 카메라가 캡처한 이미지에서 용융 풀을 자동으로 식별하고 분할합니다.

용융 풀에 속하는 픽셀을 정확하게 구분함으로써, MeltPool AI는 풀의 크기, 형태, 위치, 그리고 다른 기하학적 파라미터의 정밀한 측정을 가능하게 합니다.

용융 풀은 변동에 영향을 받으며, 심지어 작은 변화도 결함을 나타낼 수 있습니다. MeltPool AI의 실시간 측정은 결함을 감지하고 예방하는 데 도움이 되며, 시간을 절약하고 용접 품질을 보장합니다.

아래의 그림에서 MeltPool AI의 효과성이 입증되었습니다. 시트 메탈의 용접 중 과도한 열 입력으로 용접이 뚫렸습니다. 이 도구는 용융 풀의 모양과 크기의 변화를 감지하였고, 이는 심지어 가장 작은 변화에 대한 높은 감도를 강조하였습니다. 이는 결함 감지 기법을 크게 향상시키고 용접 결과를 개선합니다.

기계 학습 알고리즘을 활용함으로써, 용접공과 검사원들은 용융 풀을 정확하게 측정하고 분석할 수 있으며, 이를 통해 잠재적인 문제를 실시간으로 식별하고 해결할 수 있습니다. 이 기술은 용접의 전반적인 품질을 향상시키는 데 뿐만 아니라 시간과 자원을 절약하여 생산성과 고객 만족도를 향상시킵니다.

GMAW 용융풀(좌측)와 용락 결함시 용융풀(우측), 용융풀 형상의 변화를 즉각적으로 감지하는 용융풀 AI를 적용하여 결함감지 성능향상