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—— Upendra Patel
—— 피터
—— 데이비드 Chow
—— Lakmal
—— 제임스 클라크
기술 아키텍처 혁신: "기계적 실행"에서 "지능형 의사 결정"으로
현재 국내에서 생산되는 지능형 용접 로봇은 "인식-결정-실행"의 3 in 1 기술 시스템을 구축했습니다:
인식 계층: 라인 레이저 센서 및 3D 구조광 카메라와 같은 핵심 부품의 국산화율이 70%까지 증가했습니다. 다중 소스 데이터 융합 기술은 ±0.1mm의 용접선 위치 정확도를 달성하여 곡면 및 이종 재료 용접에 대한 궤적 인식 문제를 해결합니다.
의사 결정 계층: AI 알고리즘은 공정 계획을 심층적으로 지원하며, 딥 러닝 기반의 파라미터 적응 시스템은 용접 전류 및 속도와 같은 20개 이상의 핵심 파라미터를 0.5초 이내에 동적으로 일치시켜 기존의 티칭 모드보다 40% 더 효율적입니다.
실행 계층: 다관절 로봇이 여전히 지배적이지만(시장 점유율 85%), 협동 로봇은 ±0.02mm 반복 위치 정확도와 안전한 충돌 감지 기술 덕분에 3C 전자 제품 및 의료 기기와 같은 경량 시나리오에서 연간 25%의 침투율 증가를 보였습니다.
업계의 최첨단 기술은 두 가지 방향으로 돌파구를 마련하고 있습니다:
이종 재료 용접 적응성: "중국 지능형 제조 개발 보고서 2025"에 따르면, 일부 제조업체는 전이 학습 알고리즘을 통해 강철-알루미늄 및 금속 복합 재료에 대한 용접 파라미터 자동 전환을 달성했으며, 호환 가능한 공작물 변형 범위가 ±0.5mm에서 ±1mm로 증가했습니다.
동적 보상 폐쇄 루프: 힘 제어 센서 및 실시간 데이터 피드백을 기반으로 용접 궤적 정확도가 0.1mm 수준으로 안정화되어 항공 우주 티타늄 합금 부품의 정밀 용접 요구 사항을 충족합니다.

