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—— Upendra Patel
—— ピーター
—— デイヴィッドChow
—— Lakmal
—— ジェームス クラーク
技術アーキテクチャの革新:「機械的実行」から「インテリジェントな意思決定」へ
現在、国産のインテリジェント溶接ロボットは、「知覚・意思決定・実行」の三位一体の技術システムを確立しています。
知覚層:ラインレーザーセンサーや3D構造光カメラなどの主要コンポーネントの国産化率は70%に向上しました。マルチソースデータフュージョン技術により、溶接ビード位置決め精度±0.1mmを達成し、曲面や異種材溶接の軌道認識問題を解決しています。
意思決定層:AIアルゴリズムがプロセス計画を深く強化し、深層学習に基づくパラメータ適応システムは、溶接電流や速度など20以上の主要パラメータを0.5秒以内に動的にマッチングさせることができ、従来のティーチングモードよりも40%効率的です。
実行層:多関節ロボットが依然として優勢(市場シェア85%)ですが、協働ロボットは、3C電子機器や医療機器などの軽量シナリオにおいて、±0.02mmの繰り返し位置決め精度と安全な衝突検出技術により、年間25%の浸透率増加を記録しています。
業界の最先端技術は、2つの方向で突破口を開いています。
異種材溶接への適応性:「中国インテリジェント製造開発報告2025」によると、一部のメーカーは、転移学習アルゴリズムを通じて、鋼とアルミニウム、金属複合材料の溶接パラメータの自動切り替えを実現し、対応可能なワークの変形範囲を±0.5mmから±1mmに拡大しました。
動的補償閉ループ:力制御センサーとリアルタイムデータフィードバックに基づいて、溶接軌道精度を0.1mmレベルで安定させ、航空宇宙チタン合金部品の精密溶接要件を満たしています。

