B - Operations – Transporting – 23 – K
Patent
B - Operations, Transporting
23
K
B23K 26/03 (2006.01) G05B 13/02 (2006.01) G05B 19/418 (2006.01)
Patent
CA 2390873
The invention relates to a method for the quality control of the joint on sheets or strips butt-welded by laser, on which a number of sensor measurements are taken, by at least two sensors arranged around the welded region. The sensor data is fed as input parameters to a combining and correlating measured-data processor for quality evaluation of the welded joint. In order to achieve a real-time quality control of the welded joint, which permits an analysis of the weld result which is true to the actual result, the stored data is fed as input parameters to at least one trainable, artificial neuronal network with an essentially hierarchical structure, which comprises at least two essentially independent artificial neuronal networks. Furthermore, the first artificial neuronal network comprises at least two artificial neuronal networks. The first artificial neuronal network is fed the results from a data pre-processing, as input parameters and the second artificial neuronal partial network is fed the results from the first artificial neuronal partial network, as input parameters and the results from the at least one artificial neuronal network are used for quality control.
L'invention concerne un procédé pour contrôler la qualité du joint entre des tôles ou feuillards soudés bout à bout au moyen d'un laser. Selon ce procédé, une pluralité de données sont mesurées par au moins deux détecteurs placés autour de la zone de soudure avant d'être acheminées en tant que grandeurs d'entrée à au moins une unité de traitement de données de mesure qui assure un regroupement et une corrélation de ces données pour permettre une évaluation de la qualité du joint de soudure. L'invention vise à permettre d'évaluer rapidement la qualité du joint de soudure de façon à effectuer une analyse du résultat de mesure qui soit fidèle à la réalité. A cet effet, les données mémorisées en tant que grandeurs d'entrée sont acheminées à au moins un réseau neuronal artificiel, pouvant subir un apprentissage et comportant une structure sensiblement hiérarchique. Ce ou ces réseaux neuronaux sont constitués d'au moins deux sous-réseaux neuronaux artificiels, sensiblement indépendants, pouvant subir un apprentissage. Le premier sous-réseau neuronal artificiel est constitué d'au moins deux sous-réseaux neuronaux artificiels, sensiblement indépendants. Les résultats des traitements de données sont acheminés respectivement en tant que grandeurs d'entrée aux premiers sous-réseaux neuronaux artificiels. Les résultats des premiers sous-réseaux neuronaux artificiels sont acheminés en tant que grandeurs d'entrée au deuxième sous-réseau neuronal artificiel, et le résultat du ou des réseaux neuronaux artificiels est utilisé pour effectuer le contrôle de qualité.
Esser Gregor
Koch Martin
Stegemann-Auhage Thomas
Kirby Eades Gale Baker
Thyssenkrupp Stahl Ag
LandOfFree
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Profile ID: LFCA-PAI-O-1679223