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科技赋能,焊接未来|焊工培训中的机器学习和扩展现实(XR)技术

机器人技术与应用 • 1 年前 • 132 次点击  

铁器时代的铁匠通过高温热锻焊来制作简单工具和武器,工业革命初期19世纪末,英国工程师威勒德发明了金属电弧焊,而机器人焊接系统的兴起和高强度合金的进步扩大了焊接的应用范围。

尽管焊接技术经历了长期的技术演进,掌握焊接技能仍然是一项挑战,它要求从业者具备深厚的技术知识和精湛的手工技巧。

美国卡内基梅隆大学研究人员运用扩展现实(Extended Reality,简称XR)技术来革新焊工的培训方法。他们开发了一种结合焊接头盔和焊枪的系统,并与Meta公司旗下高端VR头显Quest pro和机器学习模型集成,以提高焊工的学习效果。

Meta Quest pro

扩展现实(XR)是一个集合性术语,它涵盖了虚拟现实(Virtual Reality,简写VR)、增强现实(Augmented Reality,简写AR)和混合现实(Mixed Reality,简写MR)。
这些技术各自具有独特的特点和优势:
虚拟现实(VR)为焊工提供了一个完全由计算机生成的环境,模拟真实的或设计的焊接场景。焊工可以在这个虚拟环境中进行实践,从而安全地学习和掌握各种复杂的焊接技能。
增强现实(AR)则通过将计算机生成的信息叠加到焊工的现实环境中,为焊工提供实时的指导和反馈。这有助于焊工在实际操作中更好地理解和应用理论知识。
混合现实(MR)更进一步,实现了现实世界和数字对象的实时共存和交互。这使得焊工能够在真实环境中与虚拟元素进行互动,进一步提高焊接的准确性和效率。
通过集成焊接头盔和焊枪与Meta Quest Pro和机器学习模型,该系统能够为焊工提供一种身临其境的学习体验。焊工可以通过与虚拟工具和材料的互动来发展手眼协调能力,以及对空间中身体位置和运动的敏锐感知能力。机器学习模型则可以根据焊工的表现进行实时分析和反馈,帮助他们识别并纠正错误,从而更快地掌握焊接技能。
总之,这种结合了扩展现实技术和机器学习模型的新型焊工培训系统,有望为焊工提供更加高效、安全和具有针对性的培训体验,推动焊接行业的技术进步和人才培养。

视觉XR导轨+运动传感=新型焊工培训系统
焊接实践由于其高度的沉浸性和体现性,使得教师很难直观地监控焊接过程,并及时、安全、有效地向学生提供反馈。传统的书面指导和反馈方式无法实时传达精细的动手能力,这成为了培训焊工的一大障碍。
为了解决这些障碍,研究人员进行了创新性的尝试。他们修改了焊接头盔,并集成了可以显示视觉反馈的Meta Quest Pro。这些反馈旨在指导学生在训练过程中的操作,并实时展示他们的表现。这样,教师不仅可以在培训期间评估学生的表现,还可以在培训后查看记录进行进一步的分析。
在学生进行焊接训练时,头盔内部两个独立的XR指示器通过连接到Quest Touch控制器来跟踪焊枪的位置和角度,以提示学生应该做出的微小调整,比如保持焊枪的正确角度,以确保焊接质量。
此外,耳机视口顶部附近的状态图标能够在不打扰学生焊接过程的情况下提供反馈。这些图标为学生和教师提供了一个清晰的性能概述,并可以在训练过程中或训练后查看现场回放。
为了将虚拟的焊接过程与现实世界中的焊接工件对应起来,研究人员还利用车间老师的反馈来校准XR表示。这样,学生可以使用焊枪在真实世界中设置焊接线的起点和终点,并在XR显示中看到相应的图形表示,帮助他们更好地理解焊接过程和技巧。

焊接实践中的声波反馈
研究人员发现,有经验的焊工能够通过听觉来评估焊缝的质量,因此他们设计了一个声波反馈系统,能够实时“诊断”焊缝,而不是等到焊缝完成后才进行视觉评估。
具体来说,研究人员采用了微型机器学习(TinyML)技术,训练模型识别焊接过程中的关键声音特征,比如焊接速度、焊机电流强度设置以及 焊枪与焊接板之间的距离等。这些声音特征能够反映焊接设置是否正确,以及焊缝质量是否良好。
通过收集经验丰富的焊工的音频数据,研究人员训练了TinyML模型,使其能够识别并反馈常见的错误,如设置不当或焊枪距离过远等。此外,声音还被用来检测焊缝的开始和结束,从而取代了需要机械检测与焊枪上的物理按钮的繁琐操作,使系统更加便携和高效。
焊接前的冥想
在焊接训练中,为了帮助学生应对由噪音、火花、热量和燃烧气味等因素造成的心理压力,教师鼓励学生进行冥想和呼吸练习,以增强他们的专注力和放松身心。
为了加强这种正念练习的效果,研究人员开发了一个技术支持的平台,该平台在每次焊接课程开始时引导学生进行呼吸练习。
研究人员在焊接头盔内部安装了风速计,用于测量学生呼吸时呼出的风速,并追踪其呼吸模式的变化。通过分析这些数据,研究人员能够设计出系统提示,帮助学生调节呼吸,从而提升他们的工作表现。

END




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