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自动化植钉熔接异常造成物件接合不良?

监诊实绩|自动化植钉熔接异常造成物件接合不良?

如果植钉熔接不充分或存在缺陷,例如气孔、裂缝或冷焊,则连接的强度可能会受损。

植钉熔接

植钉熔接(也称为穿钉熔接或融合熔接)是一种金属加工技术,通常用于将两个或多个金属零件连接在一起。这种技术的基本原理是将一个金属钉(通常是锚钉)插入一个或多个金属零件中,然后使用高温(通常是火焰或电弧)加热来融化金属,使其与钉子形成一个稳固的连接。

植钉熔接通常用于需要高强度和耐久性的连接,例如建筑结构中的钢构件、船舶、桥梁、管道等。这种技术可以在各种不同类型的金属上应用,包括钢、不锈钢和铝等金属件。

植钉熔接接合不良可能会影响?
强度降低:如果植钉熔接不充分或存在缺陷,例如气孔、裂缝或冷焊,则连接的强度可能会受损。这可能导致连接在应力下断裂或变形,危害结构的稳定性和耐久性。

渗漏:在需要密封性的应用中,不良的植钉熔接可能导致渗漏。这对于管道、容器和压力容器等应用来说尤其重要,因为它们可能包含危险物质。

腐蚀的侵害:不良的植钉熔接可能会创建裂缝或孔洞,使金属表面更容易受到腐蚀的侵害。这可能导致金属部件的早期退化和失效。

裂缝和断裂:不良的熔接可能会导致裂缝的形成,这些裂缝可以在使用中扩大并导致连接的断裂。这对结构或机械元件的可靠性和安全性构成威胁。

修复困难:如果植钉熔接不良,则可能需要进行修复或更换,这将增加成本和停工时间。

植钉熔接

需要监测的问题点:

1.如果熔接不充分或存在缺陷,则连接的强度可能会受损。
这可能导致连接在应力下断裂或变形,危害结构的稳定性和耐久性。
2.熔接品质由人工进行审核,常发生检查不够确实,影响后续产品制程,需要有自动化、数据化的方式。

如何检测?

VMS-ML 机器学习智能监控系统
机器学习智能监控系统,运用机器学习的技术,学习正确的制程流程规范,搭配制程特性的感测器,将微小的讯号一网打尽。根据制程特性,在此我们使用电流感测器进行学习规范与监测,藉由讯号得知植钉品质是否良好。

量测状况

量测状况 1

量测状况1:正常植钉电压

量测状况 1:正常植钉电压
结果:自动辨认成功,判定分数为:94.513。
结果显示为:PASS

量测状况1:正常植钉电压

量测状况 2

量测状况2:异常植钉电压(短路电压)

量测状况 2:异常植钉电压(短路电压)
结果:健康度 62.095 (低于预设80分,判定NG)
结果显示为:FAIL

量测状况2:异常植钉电压(短路电压)

测量结论

VMS-ML 能够及时拦截不良品经由以上实验可得知在制程中发生产品不良时,系统能够及时抓取异常讯号,并告警提示。除了可以免去人工判断品质,避免了人为错误的因素。还可藉由趋势图能够提早了解设备异常,并即时进行预测性维护。 帮助使用者了解产线状态并即时处理,提高产线产品品质。

VMS-ML 机器学习智能监控系统
VMS-ML 机器学习智能监控系统
VMS-ML 机器学习智能监控系统

及时拦截不良品