CN111738540A - 用于提供零件质量置信度的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

描述了用于零件质量置信度的系统和方法。在一些示例中，一种零件质量置信度系统可以(例如，经由传感器测量值、(多个)操作者输入等)接收与零件组装过程的一个或多个阶段有关的输入。这些输入可以表示该零件和/或一个或多个装配阶段的某些特征特性。该系统的计算引擎可以基于这些特征特性来确定该零件的一个或多个质量特性，并且基于这些质量特性向该零件(和/或零件组装过程)分配质量度量。在一些示例中，可以基于该质量度量向该零件分配质量评级，以提供甚至更简单的抽象表达。

Description

用于提供零件质量置信度的系统和方法
技术领域
本公开总体上涉及质量置信度，并且更具体地涉及用于提供零件质量置信度的系统和方法。
背景技术
焊接组件(或“零件”)有时质量会有变化。这可能是个问题，因为质量差的零件会对零件的下游用户造成灾难性的后果。另外，大量零件生产使得手动检查较为困难。进一步地，尤其是在给出可能影响零件质量的众多因素的情况下，即使零件的生产量较低，手动检查也将难以发现不太明显的瑕疵，和/或识别这些瑕疵的具体原因。
通过这类系统与在本申请的其余部分参照附图阐述的本公开相比较，常规和传统的方法的局限性和缺点对本领域技术人员而言将变得显而易见。
发明内容
本公开涉及用于提供零件质量置信度的系统和方法，如基本上由至少一个附图展示和/或结合至少一个附图描述的并且如权利要求更完整地阐述的。
通过以下描述和附图，将更加充分地理解本公开的这些和其他优点、方面和新颖特征以及本公开的所展示示例的细节。
附图说明
图1示出了根据本公开的各方面的示例焊接系统。
图2是展示了根据本公开的各方面的示例零件置信度焊接系统的框图。
图3是展示了根据本公开的各方面的示例零件置信度过程的流程图。
附图不一定按比例绘制。在适当情况下，相同或相似的附图标记用于在附图中指代相似或相同的元件。
具体实施方式
本公开的一些示例涉及一种用于确定零件质量的自动化方法，该方法包括：经由用户接口或传感器来捕获与零件组装过程的两个或更多个阶段有关的一个或多个特征特性，其中，该两个或更多个阶段中的至少一个阶段是焊接阶段并且该两个或更多个阶段中的至少一个阶段不是焊接阶段；基于该一个或多个特征特性经由计算引擎来确定零件的一个或多个质量特性；以及基于该一个或多个质量特性经由该计算引擎向该零件分配质量度量。
在一些示例中，该一个或多个特征特性包括一个或多个组装过程特性、专门针对零件的特性、专门针对焊接的特性或专门针对工作流的特性。在一些示例中，该一个或多个组装过程特性包括以下各项中的一项或多项：轮班开始时间、轮班结束时间、唯一操作者标识、操作者姓名、操作者资质、材料准备信息、材料类型、气体类型、装配位置、环境温度或环境湿度。在一些示例中，该一个或多个专门针对零件的特性包括以下各项中的一项或多项：零件装配开始时间、零件装配结束时间、预期焊接的数量、已完成焊接的数量、假电弧的数量、被忽略焊接的数量、额外焊接的数量、遗漏焊接的数量、零件前焊接的数量、零件后焊接的数量、连续焊接之间的时间间隔、夹紧时间、循环时间、焊接事件之间的时间间隔、先前的事件类型、总沉积填料量、总电弧时间、所使用的总气量、零件性能测量值、或零件检查数据。在一些示例中，该一个或多个专门针对焊接的特性包括焊接开始时间、焊接结束时间、焊接持续时间、焊接类型、焊接标识、焊接种类、焊接程序、操作者标识、焊道数量、焊接置信度度量、焊接质量度量、沉积填料量、电压、电流、送丝速度、气体流率或焊炬行进速度、焊炬行进角度、工作角度、焊接坐标、焊接温度、焊接性能测量值或焊接检查数据。在一些示例中，该一个或多个专门针对工作流的特性包括工作流事件标识、工作流指令标识、工作流事件日期或时间、工作流指令日期或时间、工作流事件细节或工作流指令细节。
在一些示例中，该计算引擎包括基于规则的引擎、基于等式的引擎、模糊逻辑引擎或机器学习引擎中的一个或多个，并且该计算引擎在焊接电力供应器、个人计算机或网络服务器内操作。在一些示例中，该方法进一步包括：基于该一个或多个质量特性来确定一个或多个校正建议，并且经由显示屏来显示该质量度量或一个或多个校正建议。在一些示例中，该方法进一步包括：基于该一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。在一些示例中，该质量度量包括第一质量度量，该零件包括第一零件，并且该方法进一步包括：基于该第一质量度量和第二质量度量来确定该第一零件与第二零件之间的质量比较；基于该质量比较来确定一个或多个校正建议；以及基于该一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。
本公开的一些示例涉及一种用于确定零件质量的系统，该系统包括：处理电路系统以及计算机可读存储设备，该计算机可读存储设备包括计算机可读指令，这些计算机可读指令当被执行时使该处理电路系统：经由用户接口或传感器来捕获与零件组装过程的两个或更多个阶段有关的一个或多个特征特性，其中，该两个或更多个阶段中的至少一个阶段是焊接阶段并且该两个或更多个阶段中的至少一个阶段不是焊接阶段；基于该一个或多个特征特性来确定零件的一个或多个质量特性；并且基于该一个或多个质量特性向该零件分配质量度量。
在一些示例中，该质量度量是基于施加到该一个或多个质量特性的一个或多个权重而另外分配的。在一些示例中，该一个或多个质量特性包括一个或多个组装过程特性、专门针对零件的特性、专门针对焊接的特性或专门针对工作流的特性。在一些示例中，计算引擎用于确定该一个或多个质量特性或者分配该质量度量，其中，该计算引擎包括基于规则的引擎、基于等式的引擎、模糊逻辑引擎或机器学习引擎中的一个或多个。在一些示例中，该计算机可读存储设备包括计算机可读指令，这些计算机可读指令当被执行时进一步使该处理电路系统基于该质量度量来确定指示该零件的整体质量的颜色、标记或评分。在一些示例中，该质量度量包括0到100之间的数字。在一些示例中，该计算机可读存储设备包括计算机可读指令，这些计算机可读指令当被执行时进一步使该处理电路系统基于该一个或多个质量特性来确定一个或多个校正建议。在一些示例中，该系统进一步包括显示器，该显示器被配置用于显示该质量度量或该一个或多个校正建议。在一些示例中，该计算机可读存储设备包括计算机可读指令，这些计算机可读指令当被执行时进一步使该处理电路系统基于该一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。在一些示例中，该质量度量包括第一质量度量，该零件包括第一零件，并且该计算机可读存储设备包括计算机可读指令，这些计算机可读指令当被执行时进一步使该处理电路系统：基于该第一质量度量和第二质量度量来确定该第一零件与第二零件之间的质量比较；基于该质量比较来确定一个或多个校正建议；并且基于这些校正建议来执行一个或多个校正动作。
本公开的一些示例涉及用于提供零件质量置信度的系统和方法。在一些示例中，经由组装过程从一个或多个工件来制造焊接组件(或“零件”)。该组装过程可以具有一个或多个焊接前阶段(例如，准备阶段)、一个或多个焊接阶段、和/或一个或多个焊接后阶段(例如，完工阶段)。
零件质量置信度系统可以(例如，经由传感器测量值、(多个)操作者输入等)接收与零件组装过程的一个或多个阶段有关的输入。这些输入可以表示该零件和/或零件装配阶段中的一个或多个阶段的某些特征特性。该系统的计算引擎可以基于这些特征特性来确定该零件的一个或多个质量特性，并且基于这些质量特性向该零件(和/或零件组装过程)分配质量度量。在一些示例中，该质量度量可以是数字(例如，0至100)。在一些示例中，可以基于该质量度量向该零件分配质量评级，以提供甚至更简单的抽象表示。在一些示例中，该质量评级可以例如是颜色(例如，红色、绿色、黄色)、声音(钟声、铃声、蜂鸣声、号角声)、标记(例如，极好、良好、中等、勉强合格、有待商榷、差、极差)和/或质量度量的一些其他概况。
该系统提供一种用于评估可能影响零件(和/或零件组装过程)质量的显著数量的特性的手段。由该零件质量控制系统提供的零件质量度量/评级允许人们快速地判断零件或零件组装过程的质量。
图1示出了焊接系统100的示例。如所示出的，焊接系统100包括联接到焊接单元102内的焊接型电力供应器108的焊炬118和工件夹117，以及与焊接型电力供应器108通信的计算系统150。在一些示例中，计算系统150还可以(例如，经由焊接型电力供应器108)与焊炬118通信。
在图1的示例中，操作者116正在焊接工作台112附近操纵焊炬118。在一些示例中，焊接工作台112可以是和/或包括被配置用于保持一个或多个工件110的夹紧系统。在一些示例中，该夹紧系统可以包括一个或多个工件夹117(例如，手动夹具和/或气动夹具)。尽管图1中示出了人类操作者116，但是在一些示例中，操作者116可以是机器人和/或自动焊接机。
在图1的示例中，焊炬118是被配置用于气体金属电弧焊(GMAW)的焊枪。在一些示例中，焊炬118可以包括被配置用于保护金属电弧焊(SMAW)的电极保持器(即，刺针)。在一些示例中，焊炬118可以包括被配置用于钨极气体电弧焊(GTAW)的焊炬和/或填料条。在一些示例中，焊炬118可以包括被配置用于药芯电弧焊(FCAW)的焊枪。在一些示例中，焊炬118可以另外或可替代地包括填料条。在图1的示例中，焊炬118包括扳机119。在一些示例中，扳机119可以由操作者116扳动以触发焊接型操作(例如，电弧)。
在图1的示例中，焊炬118经由焊接线缆126联接到焊接型电力供应器108。夹具117也经由夹具线缆115联接到焊接型电力供应器108。焊接型电力供应器108进而诸如经由导线管130与计算系统150通信。在一些示例中，焊接型电力供应器108可以可替代地或另外包括无线通信能力，通过这些无线通信能力可以与计算系统150建立连接。
在图1的示例中，焊接型电力供应器108包括电力转换电路系统132，该电力转换电路系统被配置用于接收输入电力(例如，来自市电、发电机等)并将该输入电力转换成焊接型电力。如所示出的，焊接型电力供应器108进一步包括被配置用于控制电力转换电路系统132的控制电路系统134。在一些示例中，控制电路系统134可以包括处理电路系统(和/或一个或多个处理器)以及模拟和/或数字存储器。在一些示例中，焊接型电力供应器108经由焊接线缆126将焊接型电力输出至焊炬118。
在图1的示例中，焊接型电力供应器108包括(和/或联接到)送丝器140和气体供应器142。在一些示例中，送丝器140可以容纳用于向焊炬118提供焊接材料(例如，金属、钨等)的丝卷轴和/或填料卷轴。在一些示例中，气体供应器142可以包含可以供应到焊炬118以帮助保护(和/或以其他方式促进)焊接的气体。
在一些示例中，焊接型电力供应器108可以控制来自送丝器140和/或气体供应器142的丝和/或气体的输出。例如，焊接型电力供应器108内的控制电路系统134可以控制送丝器140的电机和/或与气体供应器142连通的阀，以调节输送到焊炬118的丝和/或气体。在一些示例中，来自送丝器140和/或气体供应器142的丝和/或气体可以通过焊接线缆126输送到焊炬118。在一些示例中，当操作者116扳动焊炬118的扳机119时，焊炬118可以使用由焊接型电力供应器108提供的焊接型电力(和/或由送丝器140和/或气体供应器142提供的焊丝和/或气体)，以对一个或多个工件110施加焊接电弧。该电弧可以提供一种手段：通过该手段可以使用焊接材料的液滴以便在一个或多个工件110上形成一个或多个焊缝111。在一些示例中，附接到(多个)工件110(和/或工作台112)上的工件夹117可以提供电弧电流的返回路径。
在图1的示例中，焊接型电力供应器108还包括操作者接口144。操作者接口144包括一个或多个可调节输入(例如，旋钮、按钮、开关、按键等)和/或输出(例如，显示屏、灯、扬声器等)。在一些示例中，操作者116可以使用操作者接口144来输入和/或选择焊接型电力供应器108的一个或多个焊接设置(例如，电压、电流、气体类型、送丝速度、工件材料类型、填料类型等)。在一些示例中，焊接设置可以存储在控制电路系统134的存储器和/或某个外部存储器中。然后，焊接型电力供应器108可以(例如，经由控制电路系统134)根据焊接设置来控制其操作。在图1的示例中，操作者接口144可以进一步包括被配置用于与一个或多个外部存储器设备(例如，软盘、压缩盘、数字视频盘、闪存驱动器等)连接(和/或接纳该一个或多个外部存储器设备)的一个或多个插口。
在一些示例中，焊接型电力供应器108可以通过导线管130和/或(例如，无线)通信设备与计算系统150进行通信。在一些示例中，焊接型电力供应器108可以通过计算系统150与一个或多个云服务器152进行通信。在一些示例中，计算系统150可以是个人计算机，诸如例如，台式计算机或膝上型计算机。在一些示例中，计算系统150可以是移动设备，例如，智能电话、个人数字助理、便携式音乐播放器和/或平板计算机。在一些示例中，计算系统150可以经由焊接型电力供应器108(例如，经由焊接型电力供应器108的控制电路系统134)来实施。在一些示例中，焊炬118可以另外或可替代地与计算系统150直接通信。
在图1的示例中，计算系统150通过网络154(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)、因特网等)与一个或多个云服务器152通信。在一些示例中，计算系统150也可以通过网络154与其他计算系统通信。在一些示例中，焊接型电力供应器108可以另外或可替代地通过网络154与该一个或多个云服务器152(和/或其他计算系统)通信。在一些示例中，计算系统150(和/或焊接型电力供应器108)可以包括通信电路系统以促进通信。在一些示例中，计算系统150可以经由一个或多个有线介质和/或协议(例如，(多个)以太网电缆、(多个)通用串行总线电缆等)和/或无线介质和/或协议(例如，近场通信(NFC)、超高频无线电波(通常称为蓝牙)、IEEE 802.11x、Zigbee、HART、LTE、Z-Wave、无线HD、WiGig等)进行通信。
在图1的示例中，计算系统150与用户接口156电通信。如所示出的，用户接口106包括触摸屏接口，诸如平板计算机、触摸屏计算机、智能电话或其他触摸屏设备。在一些示例中，用户接口106可以另外或可替代地包括其他输入设备(例如，鼠标、键盘、按钮、旋钮、麦克风等)和/或输出设备(例如，显示屏、扬声器等)。在一些示例中，用户接口106可以进一步包括一个或多个插口，所述插口被配置用于与一个或多个外部存储器设备(例如，软盘、压缩盘、数字视频盘、闪存驱动器等)连接(和/或接纳该一个或多个外部存储器设备)。在操作中，操作者或其他用户可以经由用户接口156向计算系统150(和/或通过计算系统150连接的(多个)云服务器152)提供输入和/或接收来自该计算系统(云服务器)的输出。
在一些示例中，计算系统150可以被配置用于检测某些事件(例如，工作流事件)和/或诸如响应于这些事件而提供某些指令(例如，工作流指令)。在一些示例中，工作流指令可以是当特定事件发生时期望发生的预先规定的操作。例如，计算系统150可以与读取指示某个事件的一些信息(例如，丝卷轴更换、工件110的加载)的传感器通信，并且然后根据该事件来执行某些指令(例如，显示示意图、发出警报等)。在一些示例中，工作流指令可以包括例如以下各项中的一项或多项：向主管发送电子邮件和/或文本信息、播放视频、发出警报、关闭焊接机器(例如，电力供应器108)、禁用焊炬118等。
图2示出了质量保证系统200的示例。如所示出的，质量保证系统200包括与人机界面(HMI)204、一个或多个焊接部件206以及若干传感器208电通信的质量控制器202。如所示出的，质量控制器202经由网络154进一步与一个或多个云服务器152和一个或多个其他质量控制器203电通信。在一些示例中，HMI 204可以经由用户接口156和/或操作者接口144来实施。在一些示例中，该一个或多个焊接部件206可以包括以下各项中的一项或多项：焊炬118、焊接型电力供应器108(例如，电力转换电路系统132和/或控制电路系统134)、送丝器140、气体供应器142、夹具117、脚踏板(未示出)、和/或其他适当的焊接部件。
在一些示例中，质量控制器202的部分或全部可以被实施为焊接型电力供应器108(例如，经由控制电路系统134)、计算系统150、和/或(多个)云服务器152的一部分。如所示出的，质量控制器202包括经由电气总线彼此电通信的通信电路系统210、处理电路系统212和存储器214。在一些示例中，处理电路系统212可以包括一个或多个处理器。在一些示例中，通信电路系统210可以包括一个或多个无线适配器、无线卡、电缆适配器、有线适配器、电子狗、射频(RF)设备、无线通信设备、蓝牙设备、符合IEEE 802.11的设备、WiFi设备、蜂窝设备、GPS设备、以太网端口、网络端口、防雷电缆端口、电缆端口等。在一些示例中，通信电路系统210可以被配置用于经由一个或多个有线介质和/或协议(例如，(多个)以太网电缆、(多个)通用串行总线电缆等)和/或无线介质和/或协议(例如，近场通信(NFC)、超高频无线电波(通常称为蓝牙)、IEEE 802.11x、Zigbee、HART、LTE、Z-Wave、无线HD、WiGig等)来促进通信。
在图2的示例中，存储器214存储数据库216和零件质量程序300。在一些示例中，数据库216被构造用于存储和/或组织与零件质量程序300有关的输入数据。在一些示例中，数据库216的部分或全部可以存储在一个或多个云服务器152上。
在图2的示例中，零件质量程序300包括若干计算引擎302，但是在一些示例中，可以仅使用一个计算引擎302。如所示出的，零件质量程序300还包括若干模块304，这些模块可以被单独地或共同地更换、更新和/或修改，而不必更换、更新和/或修改整个零件质量程序300。在图2的示例中，每个计算引擎302包括模块304。在一些示例中，每个计算引擎302可以包括若干模块304，或者可以不包括模块。在一些示例中，(多个)模块304可以包括计算引擎302的一部分或全部。
在一些示例中，零件质量程序300被配置用于产生简单、易于理解的质量度量和/或质量评级，以允许用户一目了然地了解特定零件或零件组装过程的质量。在一些示例中，计算引擎302被配置用于对输入数据进行操作以生成此质量度量和/或质量评级。在一些示例中，可以对若干零件的输入数据和/或质量度量进行合并、组合和/或总括地分析，以生成生产零件的组装过程的质量度量。零件质量程序300可以进一步促进不同零件和/或零件组装过程之间的输入数据和/或质量度量的比较，以更好地理解潜在原因、相关性和/或可能采取的校正措施。
在一些示例中，零件组装过程可以包括一个或多个焊接前阶段、焊接阶段、和/或焊接后阶段。例如，在焊接前(例如，准备)阶段期间，操作者(和/或其他个人)可以登录(例如，登录到计算系统150、(多个)云服务器152和/或焊接型电力供应器108)，查看警报，确认查看，观看视频(例如，操作视频、培训视频和/或其他视频)，确认观看视频，进行设置操作(例如，对焊接型电力供应器108、云服务器152和/或计算系统150的操作或在其上的操作进行设置)，接收工作分配，加载工作(例如，在焊接型电力供应器108、云服务器152和/或计算系统150上)，接收焊接材料，读取焊接材料的条形码或标签(例如，NFC、RFID、蓝牙、ZigbeeRubee等)，获得夹紧装置(例如，夹具117)，读取夹具117的条形码或标签，获得一个或多个消耗品(例如，填料丝卷轴)，读取消耗品的条形码或标签，获得焊炬焊嘴，读取焊炬焊嘴的条形码或标签，进行预加热操作，进行磨削操作，对(多个)工件110进行焊接前检查(例如，在视觉上或以其他方式)，进行进入日程安排的和/或工作流指示的维护活动，进行清洁和/或以其他方式准备(多个)工件110、焊炬118、焊接工作台112和/或夹具117，将(多个)工件110装载到焊接工作台112上，将(多个)工件110夹紧到焊接工作台112上，识别和/或确认该装载和/或夹紧，定位工件110和/或夹具117，识别和/或确认该定位，标志和/或标记(多个)工件110、和/或其他进行其他适当的焊接前操作。在焊接阶段期间，操作者(和/或其他个人)可以例如将工件110夹紧到工作台112上，识别和/或确认该夹紧，定位工件110和/或夹具117，识别和/或确认该定位，选择(例如，在焊接型电力供应器108、云服务器152和/或计算系统150上)开始焊接操作，进行一次或多次焊接(例如，定位焊、根部焊道焊接、盖面焊道焊接等)，重新定位工件110和/或夹具117，识别和/或确认该重新定位，对工件110解除夹紧，识别和/或确认该夹紧解除，检查(多个)工件110、焊接单元102、焊炬118(例如，焊炬焊嘴)(例如，如由工作流指令指示的)，清洁(多个)工件110和/或焊炬118(例如，如由工作流指令指示的)，进行其他维护(例如，焊嘴更换、衬垫检查/清洁/更换等)、和/或进行其他适当的焊接操作。在焊接后阶段期间，操作者(和/或其他个人)可以例如检查零件、(例如，经由操作者接口144、用户接口156、和/或HMI 204)回答与零件有关的问题、拍摄零件的照片、记录零件的测量值、对零件进行抛光、对零件进行标记(例如，利用条形码、RFID标签、印记等)、和/或进行其他适当的焊接后操作。
在图2的示例中，获得一个或多个焊接前阶段输入218、焊接阶段输入220和/或焊接后阶段输入222并将这些输入传送到质量控制器202。尽管图2中仅示出了一个焊接前阶段、焊接阶段和焊接后阶段，但是在一些示例中，可以有若干焊接前阶段、焊接阶段和/或焊接后阶段，其中在每个阶段捕获一个或多个输入并将这些输入传送到质量控制器202。在一些示例中，焊接前阶段输入218、焊接阶段输入220和/或焊接后阶段输入222可以包括输入数据，该输入数据通过由传感器208或通过该传感器收集的数据以及由操作者接口144和/或用户接口156或通过该操作者接口和/或该用户接口收集的信息而获得。在一些示例中，焊接前阶段输入218和/或焊接后阶段输入222可以包括在多个焊接阶段之间发生的中间非焊接阶段期间获得的输入数据。
在一些示例中，质量保证系统200的传感器208可以跟踪和/或记录操作者116、工件110、焊接型电力供应器108、计算系统150、和/或与在焊接前、焊接和/或焊接后期间质量保证相关的其他个人和/或部件(和/或取与其有关的测量值)。在一些示例中，传感器208可以包括一个或多个电流传感器、电压传感器、电阻传感器、送丝传感器、气体流率传感器、夹紧传感器、询问器(例如，近场通信(NFC)询问器或射频ID(RFID)询问器、蓝牙询问器等)、条形码读取器、相机、光学传感器、红外传感器、声学传感器、位置传感器、加速度计、惯性测量单元(IMU)、X射线传感器、放射线传感器、扭矩传感器、无损检测传感器、温度传感器、湿度传感器、和/或其他适当的传感器。在一些示例中，由传感器208获得的数据可以被编码成一个或多个电信号并被发送到(和/或输入到)质量控制器202。
在一些示例中，从传感器208获得的数据本身可以包括和/或可以用于推导出零件和/或零件组装过程的一个或多个特征特性。在一些示例中，这些特征特性可以由零件质量程序300使用以确定某些质量特性，从中可推导出一个或多个质量度量和/或质量评级。在一些示例中，这些特征特性可以被归类为组装过程特性、专门针对零件的特性、专门针对焊接的特性、和/或专门针对工作流的特性。
组装过程特性可以包括例如一个或多个轮班的开始时间/结束时间、唯一操作者标识、操作者姓名、操作者资质(例如，证书、学位、经验类型和/或时间、文凭等)、材料准备信息、材料类型、气体类型、装配位置、环境温度、环境湿度、和/或其他专门针对组装过程的特性。
专门针对零件的特性可以例如是与在零件组装过程期间生产的特定零件有关的性能、属性和/或其他信息。专门针对零件的特性可以包括例如零件装配开始时间、零件装配结束时间、预期焊接的数量、已完成焊接的数量、假电弧的数量、被忽略焊接的数量、额外焊接的数量、遗漏焊接的数量、零件前焊接的数量、零件后焊接的数量、连续焊接之间的时间间隔、夹紧时间、循环时间、焊接活动之间的时间间隔、先前的事件类型、先前的活动类型、总沉积填料量、总电弧时间、所使用的总气体量、预热温度、无损检测信息、零件性能测量值和/或零件检查信息。
专门针对焊接的特性可以例如是与在零件组装过程的焊接阶段期间进行的一次或多次焊接有关的性能、属性和/或其他信息。专门针对焊接的特性可以包括例如焊接开始时间、焊接结束时间、焊接持续时间、焊接类型、焊接标识、焊接类别、焊接程序、操作者标识、焊道数量、焊接置信度度量(例如，诸如在2016年9月13日提交的标题为“Systems andMethods for Providing Weld Quality Confidence(用于提供焊接质量置信度的系统和方法)”的美国专利申请号15/264,013中描述的，该申请通过引用以其全文并入本文)、焊接质量度量(例如，由系统和/或操作者分配)、沉积填料量、(例如，平均)电压、(例如，平均)电流、(例如，平均)送丝速度、(例如，平均和/或总)气体流率、(例如，平均)焊炬行进速度、(例如，平均)焊炬行进角度、(例如，平均)工作角度、焊接坐标(例如，开始、结束、中间)、(例如，平均)焊接温度、无损检测信息、零件性能测量值和/或焊接检查数据。
专门针对工作流的特性可以例如是与一个或多个工作流事件和/或指令有关的性能、属性和/或其他信息。专门针对工作流的特性可以包括例如工作流事件标识、工作流指令标识、工作流事件日期和/或时间、工作流指令日期和/或时间、工作流事件细节(例如，对问题或提示的响应、所施加的扭矩量等)、和/或工作流指令细节(例如，输送至操作者的提示、输送方式、是否接收到确认、对提示的响应)。
在一些示例中，零件质量程序300的计算引擎302可以被配置用于(例如，经由操作者接口144、用户接口156和/或其他适当的方式)接收特征特性和/或基于从传感器208和/或从操作者116接收的信息来推导出特征特性。例如，计算引擎302可以接收指示焊接何时开始和停止的直接输入，并且根据此信息推导出持续时间。在一些示例中，计算引擎302可以分析特征特性以计算、推导和/或确定某些质量特性。例如，计算引擎302可以基于给定零件的开始生产时间和结束生产时间是否在给定轮班的开始时间与结束时间之间来确定特定的质量特性，并且该零件的质量度量可以根据该确定结果而受到正面或负面的影响。计算引擎302可以分析一个或多个质量特性，并且基于该分析来分配质量度量(和/或质量评级)。
在一些示例中，每个质量特性可以是0到100之间的数字，并且(多个)计算引擎302可以对质量特性求平均以获得整体质量度量，该整体质量度量是在0到100之间的数字。在一些示例中，质量度量可以以某个数字(例如，0、50或100)开始，并且每个质量特性可能以某种方式(例如，加10、减20、乘2、除3等)影响质量度量。在一些示例中，(多个)计算引擎302可以将一个或多个权重应用于部分或全部质量特性，以强调一些质量特性的重要性和/或削弱其他质量特性的重要性。在一些示例中，该一个或多个权重可以经由一个或多个模块304来实施，使得可以容易地更新这些权重(例如，通过更新模块304)。在一些示例中，可以使用多个计算引擎302，其中一个计算引擎302a使用一种方法来确定第一质量度量，而另一计算引擎302b使用另一种方法来确定第二质量度量。在一些示例中，又一个计算引擎302n可以基于第一质量度量和第二质量度量来确定总质量度量。
在一些示例中，一个或多个计算引擎302可以是基于等式的引擎、基于规则的引擎、模糊逻辑引擎和/或机器学习引擎。在一些示例中，基于等式的引擎可以被配置用于使用某些等式来评估特征特性和/或质量特性。可以例如基于各种专业知识和/或最佳实践来形成等式。等式的示例可以例如是(质量特性)QC1＝100-(遗漏焊接的数量x 30)(其中，QC必须至少为0)。等式的另一示例可能例如是(质量度量)QM＝W1*QC1+W2*QC2+W3*QC3+…+W4*QCn，其中，W1+W2+W3+…+Wn＝1。在一些示例中，可以使用一个或多个模块304来实施一个或多个等式，使得可以根据新的和/或变化的专业知识和/或最佳实践容易地更新这些等式(例如，通过更新模块304)。
在一些示例中，计算引擎302中的一个或多个可以是基于规则的引擎。在一些示例中，基于规则的引擎可以被配置用于使用某些规则来评估特征特性和/或质量特性。可以例如基于各种专业知识和/或最佳实践来形成规则。规则的一个示例可以是：使用某些材料和/或消耗品工作的操作者必须具有某些资质和/或证书，以使零件的质量度量达到某个水平(例如，>75)。规则的另一示例可以是：如果已完成焊接的数量小于预期焊接的数量，则零件置信度必须小于某个水平(例如，<25)。在一些示例中，基于规则的引擎可以使用一系列if/else语句等在代码中来实施。在一些示例中，每个“if”可以与一个或多个原因相关联，并且可以收集每个判定为真“if”的原因和/或将这些原因作为质量度量的原因呈现。在一些示例中，一个或多个模块304可以用于实施一个或多个规则，使得可以根据新的和/或变化的专业知识和/或最佳实践容易地更新这些规则(例如，通过更新模块304)。
在一些示例中，一个或多个计算引擎302可以是模糊逻辑引擎。在一些示例中，模糊逻辑引擎可以具有基于规则的引擎的元素，并且仍然被配置用于识别、解释和/或分析既不完全是这回事也不是那回事的数据(例如，既不为真也不为假，而是介于两者之间，比如部分真实)。例如，模糊逻辑引擎可以识别出材料有时具有混合成分，和/或对某些资质的要求可以部分地完成。模糊逻辑引擎可以实施某些算法和/或功能以“模糊化”特征特性和/或质量特性。在一些示例中，一个或多个模块304可以用于实施模糊化算法/功能中的一个或多个(和/或一个或多个规则)，使得可以容易地更新这些算法/功能(例如，通过更新模块304)。
在一些示例中，一个或多个计算引擎302可以是机器学习引擎。在一些示例中，机器学习引擎可以对(例如，数据库216中的)数据集合进行操作(和/或从中进行学习)，以识别模式和/或开发其自身的有助于高质量的零件和/或组装过程的模型。在一些示例中，机器学习引擎可以使用一个或多个聚类算法以将相关零件分类和/或聚集成若干类别。在一些示例中，与已知具有缺陷的(例如，低质量)零件或零件组装过程和/或已知良好的(例如，高质量)零件或零件组装过程相关联的数据可以用于识别新数据中的模式、对新的零件和/或零件组装过程进行分类、和/或评估质量。在一些示例中，可以使用分类算法以将零件分类为良好零件或不良零件，并且生成与距离度量(特别是在K近邻法中)相关的零件置信度估计。在一些示例中，(多个)机器学习引擎可以另外或可替代地(例如，使用递归算法)来分析其他计算引擎302的(例如，历史的和/或即时的)质量特性、质量度量和/或实施方式，以评估零件和/或过程的质量。
图3是展示了示例零件质量程序300的流程图。在一些示例中，零件质量程序300可以实施在机器可读指令中，该机器可读指令存储在存储器214中和/或由质量控制器202的处理电路系统212执行。在一些示例中，零件质量程序300的部分或全部可以由零件质量程序300的一个或多个计算引擎302来执行。
在图3的示例中，零件质量程序300在框302处开始，在框302处，在零件组装过程的各个阶段期间捕获特征特性。如所示出的，这些特征特性可以包括(例如，来自一个或多个焊接前阶段的)一个或多个焊接前阶段输入218、(例如，来自一个或多个焊接阶段的)一个或多个焊接阶段输入220和/或(例如，来自一个或多个焊接后阶段的)一个或多个焊接后阶段输入220和/或从这些阶段输入推导出。在框302之后，零件质量程序300前进到框304，在框304处，基于(多个)特征特性来确定一个或多个质量特性。
在框306处，评估该一个或多个质量特性，并且向零件分配一个或多个质量度量。在一些示例中，(多个)质量度量可以是数字(例如，0至100)。在一些示例中，可以基于(多个)质量度量向零件分配一个或多个质量评级。(多个)质量评级可以是对(多个)质量度量的简化抽象表示，例如，颜色(例如，红色、绿色、黄色)、声音(钟声、铃声、蜂鸣声、号角声)、标记(例如，极好、良好、中等、勉强合格、有待商榷、差、极差)和/或质量度量的一些其他概况。
在图3的示例中，在框306之后，零件质量程序300前进到框308。在框308处，零件质量程序300可以将零件的(多个)特征特性、(多个)质量特性、(多个)质量度量和/或(多个)质量评级与一个或多个其他零件的(多个)特征特性、(多个)质量特性、(多个)质量度量和/或(多个)质量评级进行比较。在一些示例中，(多个)比较可以相对于时间来进行，以阐明历史趋势和/或变化。在一些示例中，此比较可以响应于某个用户输入来进行(例如，经由HMI204)。在一些示例中，可以将(多个)比较结果输出到用户(例如，经由HMI 204的显示器和/或其他输出机制)，使得用户可以了解(多个)特征特性、(多个)质量特性、(多个)质量度量和/或(多个)质量评级如何不同和/或为何不同。在一些示例中，零件质量程序300可以(例如，基于与(多个)计算引擎302的各种规则、等式和/或机器学习算法相关联的原因)确定、估计和/或提供这些差异的可能原因。在一些示例中，零件质量程序300可以对同一零件组装过程中一个或多个其他零件的(多个)特征特性、(多个)质量特性、(多个)质量度量和/或(多个)质量评级进行比较和/或组合，以整体地生成零件组装过程的一个或多个质量度量和/或质量评级。在一些示例中，零件组装过程的质量度量和/或质量评级可以另外或可替代地包括产量度量/评级和/或生产速度度量/评级。在一些示例中，可以将零件组装过程的该一个或多个质量度量和/或质量评级(和/或合并的(多个)特征特性、(多个)质量特性、(多个)质量度量和/或(多个)质量评级)与其他零件组装过程的质量度量和/或质量评级进行比较，并且可以将(多个)比较结果(以及差异的潜在原因)输出到HMI 204。
在图3的示例中，在框308之后，零件质量程序300前进到框310。在框310处，零件质量程序300确定零件和/或零件组装过程的一个或多个校正建议。在一些示例中，如果和/或当一个或多个质量度量(和/或一个或多个质量评级)低于一个或多个(例如，预定的、以编程方式确定的、和/或用户设置的)阈值，则可以由零件质量程序生成一个或多个校正建议。例如，阈值可以存储在存储器214中和/或云服务器152处，和/或可以由特定的焊接过程、材料类型和/或其他相关联特性告知。在一些示例中，校正建议可以是基于先前的比较、所识别的原因、历史数据、和/或相关数据(例如，与相似的零件和/或零件组装过程相关联)。在一些示例中，校正建议的类型和/或数量可以是基于一个或多个所识别的对(多个)质量度量有负面(和/或正面)影响的特征特性和/或质量特性，所述特征特性和/或质量特性由该一个或多个阈值告知。
在一些示例中，(多个)校正建议可以包括可以采取和/或实施的一个或多个校正动作。例如，(多个)校正动作可以包括对焊接型电力供应器108、工作流、焊炬118的一个或多个特征特性、一个或多个设置的变更和/或在焊接前阶段、焊接阶段和/或焊接后阶段期间可以采取的其他动作的变更。校正动作可以包括例如以下各项中的一项或多项的操作：锁定零件夹紧机构而不会自动释放零件，直到检查完零件为止；禁用手动焊炬，直到主管重置系统为止；和/或自动将零件移至废品箱中。校正动作可以作为系统的软件和硬件正常操作的固有部分来完成，或者该校正动作可以是通过执行特定工作流指令而引起的，该特定工作流指令被添加以便唯一地提供期望形式的校正动作。
在图3的示例中，在框310之后，零件质量程序300前进到框312。在框312处，零件质量程序300输出(例如，经由HMI 204)(多个)质量度量、(多个)质量评级、(多个)比较、(多个)原因和/或(多个)建议。在一些示例中，框312可以在该过程中更早地或更晚地执行。在一些示例中，还可以输出(多个)特征特性和/或(多个)质量特性。之后，在框314处，提示用户决定是否实施所建议的校正动作中的一个或多个校正动作、或其他校正动作。如果用户决定不实施任何校正动作，则零件质量程序300结束。如果用户决定实施一个或多个校正动作，则在框316处执行这些动作。在一些示例中，质量控制器202可以与焊接部件206和/或计算系统150进行通信以执行一个或多个校正动作。
零件质量控制系统200提供一种手段，该手段用于评估可能影响零件(和/或零件组装过程)质量的显著数量的特性并且提供简单的质量度量/评级。由该零件质量控制系统200提供的零件质量度量/评级允许人们快速地判断零件或零件组装过程的质量。
可以用硬件、软件或硬件和软件的组合来实现本方法和/或系统。可以以集中方式在至少一个计算系统中实现本方法和/或系统，或者以不同的元素遍布在若干互连的计算系统或云系统上的分布式方式实现本方法和/或系统。适用于执行本文所描述的方法的任何种类的计算系统或其他装置都是适合的。硬件和软件的典型组合可以是具有程序或其他代码的通用计算系统，该程序或其他代码当被加载和执行时控制该计算系统以使得该计算系统执行本文所描述的方法。另一典型实施方式可以包括专用集成电路或芯片。一些实施方式可以包括非暂时性机器可读(例如，计算机可读)介质(例如，闪速驱动器、光盘、磁存储盘等)，该非暂时性机器可读介质上存储有可由机器执行的一个或多个代码行，从而使机器执行如本文所描述的过程。
尽管已经参考某些实施方式描述了本方法和/或系统，但是本领域技术人员将理解，在不脱离本方法和/或系统的范围的情况下，可以进行各种改变并且可以用等效物代替。另外，在不脱离本公开的范围的情况下，可以做出许多修改以使特定情况或材料适应本公开的教导。因此，本方法和/或系统不旨在局限于所公开的具体实施方式，而是本方法和/或系统将包括落在所附权利要求书的范围内的所有实施方式。
如本文所使用的，“和/或”是指列表中由“和/或”连接的多个项中的任何一项或多项。例如，“x和/或y”是指三元素集{(x),(y),(x,y)}中的任何元素。换句话说，“x和/或y”是指“x和y之一或两者”。作为另一示例，“x、y和/或z”是指七元素集{(x),(y),(z),(x,y),(x,z),(y,z),(x,y,z)}中的任何元素。换句话说，“x、y和/或z”是指“x、y和z中的一个或多个”。
如本文所使用的，术语“比如(e.g.,)”和“例如(for example)”引出一个或多个非限制性示例、实例或说明的列表。
如本文所使用的，术语“联接”、“联接到”和“与……联接”分别是指结构连接和/或电连接、不管是附接、附着、连接、接合、紧固、联系和/或以其他方式固定。如本文所使用的，术语“附接”是指附着、联接、连接、接合、紧固、联系和/或以其他方式固定。如本文所使用的，术语“连接”是指进行附接、附着、联接、接合、紧固、联系和/或以其他方式进行固定。
如本文所使用的，术语“电路”和“电路系统”是指物理电子部件(即，硬件)以及可以配置硬件、由硬件执行和/或以其他方式与硬件相关联的任何软件和/或固件(“代码”)。如本文所使用的，例如，特定的处理器和存储器在执行第一一行或多行代码时可以构成第一“电路”，并且在执行第二一行或多行代码时可以构成第二“电路”。如本文所使用的，当电路系统包括执行某项功能所必需的硬件和/或代码(如果有必要)时，电路系统“可操作”和/或“被配置”用于执行该功能，而不管该功能的执行是被禁用还是被启用(例如，通过用户可配置的设置，出厂调整等)。
如本文所使用的，控制电路可以包括数字电路系统和/或模拟电路系统、分立电路系统和/或集成电路系统、微处理器、DSP等，位于一个或多个电路板上的形成控制器的一部分或全部和/或用于控制焊接过程和/或诸如电源或送丝器等设备的软件、硬件和/或固件。
如本文所使用的，术语“处理器”是指处理设备、装置、程序、电路、部件、系统和子系统，无论是以硬件、有形体现的软件或这两者来实施、以及无论其是否是可编程的。如本文使用的术语“处理器”包括但不限于一个或多个计算设备、硬连线电路、信号修改设备和系统、用于控制系统的设备和机器、中央处理单元、可编程设备和系统、现场可编程门阵列、专用集成电路、芯片上系统、包括分立元件和/或电路的系统、状态机、虚拟机、数据处理器、处理设施、以及前述各者的任意组合。处理器可以例如是任何类型的通用微处理器或微控制器、数字信号处理(DSP)处理器、专用集成电路(ASIC)、图形处理单元(GPU)、具有高级RISC机器(ARM)内核的精简指令集计算机(RISC)处理器。该处理器可以联接到存储器设备和/或与存储器设备集成在一起。
如本文所使用的，术语“存储器”和/或“存储器设备”是指用于存储信息以供处理器和/或其他数字设备使用的计算机硬件或电路系统。存储器和/或存储器设备可以是任何合适类型的计算机存储器或任何其他类型的电子存储介质，例如只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、高速缓存存储器、压缩盘只读存储器(CDROM)、电光存储器、磁光存储器、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、计算机可读介质等。存储器可以包括例如非暂时性存储器、非暂时性处理器可读介质、非暂时性计算机可读介质、非易失性存储器、动态RAM(DRAM)、易失性存储器、铁电RAM(FRAM)、先进先出(FIFO)存储器、后进先出(LIFO)存储器、堆栈存储器、非易失性RAM(NVRAM)、静态RAM(SRAM)、高速缓存、缓冲器、半导体存储器、磁存储器、光存储器、闪存、闪存卡、紧凑式闪存卡、存储器卡、安全数字存储器卡、微型卡、小型卡、扩展卡、智能卡、记忆棒、多媒体卡、图片卡、闪存装置、用户识别模块(SIM)卡、硬件驱动器(HDD)、固态驱动器(SSD)等。存储器可以被配置用于存储代码、指令、应用程序、软件、固件和/或数据，并且可以在处理器130外部、内部，或者在处理器130外部、内部都可提供存储器。
为了方便起见，贯穿本说明书使用术语“电力”，但是“电力”也包括相关的量度，诸如能量、电流、电压和焓。例如，控制“电力”可以涉及对电压、电流、能量和/或焓的控制，和/或基于“电力”进行控制可以涉及基于电压、电流、能量和/或焓进行控制。
如本文所使用的，焊接型电力是指适用于执行以下各项操作的电力：焊接、熔覆、钎焊、等离子切割、感应加热、碳弧切割和/或热丝焊/预加热(包括激光焊和激光熔覆)、碳弧切割或刨削、和/或电阻式预加热。
如本文所使用的，焊接型电力供应器和/或电源是指在向其施加功率时能够向焊接、熔覆、钎焊、等离子切割、感应加热、激光(包括激光焊、激光复合和激光熔覆)、碳弧切割或刨削、和/或电阻式预加热提供电力的任何设备，包括但不限于变压器-整流器、逆变器、转换器、谐振电力供应器、准谐振电力供应器、开关模式电力供应器等、以及控制电路系统和与其相关联的其他辅助电路系统。

Claims (20)

1.一种用于确定零件质量的自动化方法，所述方法包括：
经由用户接口或传感器来捕获与零件组装过程的两个或更多个阶段有关的一个或多个特征特性，其中，所述两个或更多个阶段中的至少一个阶段是焊接阶段并且所述两个或更多个阶段中的至少一个阶段不是焊接阶段；
基于所述一个或多个特征特性经由计算引擎来确定零件的一个或多个质量特性；以及
基于所述一个或多个质量特性经由所述计算引擎向所述零件分配质量度量。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述一个或多个特征特性包括一个或多个组装过程特性、专门针对零件的特性、专门针对焊接的特性或专门针对工作流的特性。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个组装过程特性包括以下各项中的一项或多项：轮班开始时间、轮班结束时间、唯一操作者标识、操作者姓名、操作者资质、材料准备信息、材料类型、气体类型、装配位置、环境温度或环境湿度。
4.如权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个专门针对零件的特性包括以下各项中的一项或多项：零件装配开始时间、零件装配结束时间、预期焊接的数量、已完成焊接的数量、假电弧的数量、被忽略焊接的数量、额外焊接的数量、遗漏焊接的数量、零件前焊接的数量、零件后焊接的数量、连续焊接之间的时间间隔、夹紧时间、循环时间、焊接事件之间的时间间隔、先前的事件类型、总沉积填料量、总电弧时间、所使用的总气体量、零件性能测量值、或零件检查数据。
5.如权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个专门针对焊接的特性包括焊接开始时间、焊接结束时间、焊接持续时间、焊接类型、焊接标识、焊接类别、焊接程序、操作者标识、焊道数量、焊接置信度度量、焊接质量度量、沉积的填料量、电压、电流、送丝速度、气体流率或焊炬行进速度、焊炬行进角度、工作角度、焊接坐标、焊接温度、焊接性能测量值或焊接检查数据。
6.如权利要求2所述的方法，其中，所述一个或多个专门针对工作流的特性包括工作流事件标识、工作流指令标识、工作流事件日期或时间、工作流指令日期或时间、工作流事件细节或工作流指令细节。
7.如权利要求1所述的方法，其中，所述计算引擎包括基于规则的引擎、基于等式的引擎、模糊逻辑引擎或机器学习引擎中的一个或多个，并且所述计算引擎在焊接电力供应器、个人计算机或网络服务器内操作。
8.如权利要求1所述的方法，进一步包括：基于所述一个或多个质量特性来确定一个或多个校正建议；以及经由显示屏来显示所述质量度量或一个或多个校正建议。
9.如权利要求8所述的方法，进一步包括：基于所述一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。
10.如权利要求1所述的方法，其中，所述质量度量包括第一质量度量，所述零件包括第一零件，并且所述方法进一步包括：
基于所述第一质量度量和第二质量度量来确定所述第一零件与第二零件之间的质量比较；
基于所述质量比较来确定一个或多个校正建议；以及
基于所述一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。
11.一种用于确定零件质量的系统，所述系统包括：
处理电路系统；以及
计算机可读存储设备，所述计算机可读存储设备包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时使所述处理电路系统：
经由用户接口或传感器来捕获与零件组装过程的两个或更多个阶段有关的一个或多个特征特性，其中，所述两个或更多个阶段中的至少一个阶段是焊接阶段并且所述两个或更多个阶段中的至少一个阶段不是焊接阶段；
基于所述一个或多个特征特性来确定零件的一个或多个质量特性；并且
基于所述一个或多个质量特性向所述零件分配质量度量。
12.如权利要求11所述的系统，其中，所述质量度量是基于施加到所述一个或多个质量特性的一个或多个权重而另外分配的。
13.如权利要求11所述的系统，其中，所述一个或多个质量特性包括一个或多个组装过程特性、专门针对零件的特性、专门针对焊接的特性或专门针对工作流的特性。
14.如权利要求11所述的系统，其中，计算引擎被用于确定所述一个或多个质量特性或者分配所述质量度量，其中，所述计算引擎包括基于规则的引擎、基于等式的引擎、模糊逻辑引擎或机器学习引擎中的一个或多个。
15.如权利要求11所述的系统，其中，所述计算机可读存储设备包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时进一步使所述处理电路系统基于所述质量度量来确定指示所述零件的整体质量的颜色、标记或评分。
16.如权利要求11所述的系统，其中，所述质量度量包括0到100之间的数字。
17.如权利要求11所述的系统，其中，所述计算机可读存储设备包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时进一步使所述处理电路系统基于所述一个或多个质量特性来确定一个或多个校正建议。
18.如权利要求17所述的系统，进一步包括：显示器，所述显示器被配置用于显示所述质量度量或所述一个或多个校正建议。
19.如权利要求17所述的系统，其中，所述计算机可读存储设备包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时进一步使所述处理电路系统基于所述一个或多个校正建议来执行一个或多个校正动作。
20.如权利要求11所述的系统，其中，所述质量度量包括第一质量度量，所述零件包括第一零件，并且所述计算机可读存储设备包括计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时进一步使所述处理电路系统：
基于所述第一质量度量和第二质量度量来确定所述第一零件与第二零件之间的质量比较；
基于所述质量比较来确定一个或多个校正建议；并且基于所述校正建议来执行一个或多个校正动作。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115570228A (zh) * 2022-11-22 2023-01-06 苏芯物联技术(南京)有限公司 一种焊接管道供气智能反馈控制方法与系统

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11904417B2 (en) * 2019-10-15 2024-02-20 International Business Machines Corporation Automated material welding
US11082486B1 (en) * 2020-01-31 2021-08-03 Slack Technologies, Inc. Group-based communication apparatus configured to implement operational sequence sets and render workflow interface objects within a group-based communication system

Family Cites Families (26)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4375026A (en) 1981-05-29 1983-02-22 The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Army Weld quality monitor
US5714734A (en) 1996-11-08 1998-02-03 Mcdermott Technology, Inc. Inspection and control of titanium welds
US5756967A (en) 1997-04-09 1998-05-26 The United States Of America As Represented By The Secretary Of Commerce Sensing ARC welding process characteristics for welding process control
US6365873B1 (en) 1999-06-01 2002-04-02 Bechtel Bwxt Idaho, Llc Apparatus for the concurrent inspection of partially completed welds
US6583386B1 (en) 2000-12-14 2003-06-24 Impact Engineering, Inc. Method and system for weld monitoring and tracking
WO2009089337A1 (en) 2008-01-09 2009-07-16 Illinois Tool Works Inc. Automatic weld arc monitoring system
DE102009016798A1 (de) 2009-04-07 2010-10-14 Daimler Ag Verfahren und Steuergerät zum Überwachen einer Qualität von Schweißpunkten einer Widerstandsschweißzange
US8569646B2 (en) 2009-11-13 2013-10-29 Lincoln Global, Inc. Systems, methods, and apparatuses for monitoring weld quality
US10293425B2 (en) 2011-03-29 2019-05-21 Illinois Tool Works Inc. Method for determining arc consistency in pulsed gas metal arc welding systems
CN102528227A (zh) 2012-03-01 2012-07-04 天津大学 一种焊接设备网络监控装置及其控制方法
US9266182B2 (en) 2012-04-06 2016-02-23 Illinois Tools Works Inc. Welding torch with a temperature measurement device
MX346755B (es) 2012-04-23 2017-03-28 Lincoln Global Inc Sistema y método para monitorear calidad de soldadura.
CN102922089B (zh) 2012-08-13 2014-10-29 天津大学 基于以太网的焊接过程信息采集与质量监测装置及其方法
US9616514B2 (en) 2012-11-09 2017-04-11 Lincoln Global, Inc. System and method to detect droplet detachment
CA2905616C (en) 2013-03-13 2021-08-24 Queen's University At Kingston Methods and systems for characterizing laser machining properties by measuring keyhole dynamics using interferometry
US10012962B2 (en) 2013-03-15 2018-07-03 Illinois Tool Works Inc. Welding resource performance goal system and method
US10213862B2 (en) 2013-05-10 2019-02-26 Illinois Tool Works Inc. Welding system for determining a quality of a welding operation
US9704140B2 (en) 2013-07-03 2017-07-11 Illinois Tool Works Inc. Welding system parameter comparison system and method
CN103331506B (zh) 2013-07-23 2015-02-04 唐山开元焊接自动化技术研究所有限公司 一种使用手持式终端检测自动化焊接装备的检测方法
US9314878B2 (en) 2013-09-12 2016-04-19 Ford Global Technologies, Llc Non-destructive aluminum weld quality estimator
DE102013221273A1 (de) 2013-10-21 2015-04-23 Robert Bosch Gmbh Verfahren zum Überwachen und Regeln einer Qualität von Schweißpunkten
CN103862135B (zh) 2014-03-12 2015-10-21 江苏伊诺普电气有限公司（中外合资） 数字控制mig焊接脉冲波形生成系统及生成方法
CN103909325B (zh) 2014-03-26 2016-02-03 河海大学 一种焊接质量监控系统
WO2017019860A1 (en) * 2015-07-29 2017-02-02 Illinois Tool Works Inc. System and method to facilitate welding software as a service
US10661373B2 (en) * 2015-09-14 2020-05-26 Illinois Tool Works Inc. Systems and methods for providing weld quality confidence
US11065707B2 (en) 2017-11-29 2021-07-20 Lincoln Global, Inc. Systems and methods supporting predictive and preventative maintenance

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115570228A (zh) * 2022-11-22 2023-01-06 苏芯物联技术(南京)有限公司 一种焊接管道供气智能反馈控制方法与系统

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