AI-DRIVEN INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS FOR ROBOTIC WELDING: STATE OF THE ART AND FUTURE OUTLOOK

Анотація

Анотація
З метою підвищення автоматизації та якості зварних швів промислове зварювання поєднується з інтелектуальним керуванням. У статті розглядається поточний стан технологій і прогнози на найближчі п’ять років. Такі методи штучного інтелекту, як експертні системи, нечітка логіка, машинне навчання та комп’ютерний зір, уже застосовуються для оптимізації параметрів, відстеження шва та виявлення дефектів, але більшість із них спеціалізовані для окремих завдань або працюють офлайн. Розвиток онлайн-адаптивного керування в реальному часі є особливо важливим. У статті розглядаються майбутні тенденції, включаючи використання глибокого навчання для спостереження за зварювальною ванною, навчання з підкріпленням для планування траєкторій і багатосенсорну інтеграцію на основі Інтернету речей (IoT). Зварювальна автоматизація може значно покращитися в ефективності, гнучкості та якості за допомогою використання цих AI-технологій. Це пов’язано з можливістю безпечної співпраці з людиною, автоматичної адаптації до змін середовища та прогнозування та запобігання дефектам.

Abstract. Industrial welding robots are being augmented with smart control to increase automation and weld quality. This article reviews the current state of the art and opportunities in the coming 5 years. AI techniques including expert systems, fuzzy logic, machine learning, and computer vision have been applied to parameter optimization, seam tracking, and defect detection, among others, but most are application-specific or offline. Online adaptive control in real-time is a particularly nascent area. We identify some promising directions including deep learning for weld pool monitoring, reinforcement learning for path planning, and multi-sensor fusion through the IoT. If these AI-based methods can be leveraged to automatically self-adapt to environments, predict and preempt defects, and safely collaborate with humans, significant gains in welding automation efficiency, flexibility, and quality can be realized.