Home » Soluciones para la detección de grietas
La detección de grietas en los elementos de fijación es fundamental para garantizar la seguridad y la fiabilidad en muchas aplicaciones. Existen diversas tecnologías para este fin, cada una con sus propias ventajas y limitaciones. La solución más extendida consiste en utilizar una estación de ensayos no destructivos (END) con corrientes parásitas.
Hasta la fecha, esta tecnología sigue siendo muy válida y, de hecho, todavía se utiliza ampliamente en máquinas clasificadoras; sin embargo, las nuevas herramientas de inteligencia artificial combinadas con cámaras especiales pueden reconocer la presencia de grietas en condiciones particulares, que el sistema NDT por sí solo no es capaz de detectar. La mejor solución debe evaluarse en función de las necesidades de control de la producción (material y forma de las piezas, velocidad de control, etc.).
Una sonda de corrientes parásitas genera un campo electromagnético que induce corrientes parásitas en materiales conductores. Cualquier discontinuidad (como una grieta) produce una anomalía en las corrientes parásitas y es detectable como una señal eléctrica por una sonda receptora específica.
Esta estación de control puede detectar tanto grietas abiertas (superficiales) como cerradas (subsuperficiales), como cuando se encuentran bajo la superficie del material y, por lo tanto, son invisibles para cualquier método óptico.
La estación de control de la cámara Top HD está equipada con cámaras de alta definición para capturar imágenes en escala de grises de los elementos de fijación. Los algoritmos de inteligencia artificial analizan estas imágenes para identificar defectos, incluidas grietas que podrían no ser visibles a simple vista o detectables mediante corrientes de Foucault.
La cámara lineal captura las imágenes de sujetadores con rotación de 360°. La herramienta de IA procesa las imágenes para identificar defectos a lo largo de las superficies laterales.
La estación de control multicámara combina imágenes de varias cámaras para proporcionar una vista completa de la superficie del sujetador sin necesidad de girarlo.
This process requires considerable computation time for AI training and validation phases. The AI training process requires a robust computing station, the necessary software licenses, and specific skills.
The sorting machine software includes an easy procedure to assist operators in acquiring sets of images of compliant and defective samples. From these sets, Dimac’s technicians build an effective and computationally efficient neural network.
La red neuronal entrenada (en la práctica, un archivo) se carga de forma remota en la máquina clasificadora, para ser utilizada en la clasificación.
El panorama de la detección de grietas en los elementos de fijación está evolucionando, impulsado por los avances en inteligencia artificial y tecnologías de imagen.
Si bien los métodos tradicionales, como las corrientes parásitas, siguen siendo eficaces, los nuevos enfoques basados en la inteligencia artificial y los sistemas ópticos ofrecen ventajas significativas en cuanto a velocidad, flexibilidad y capacidad de detección de defectos.
La IA mejora la eficiencia y la precisión de las inspecciones, permitiendo identificar patrones y defectos más allá de las capacidades humanas.
El perfeccionamiento continuo de los modelos de IA y los conjuntos de datos es esencial para mantener la eficacia y la precisión, y la experiencia humana vuelve a ser crucial para interpretar los resultados y tomar decisiones informadas.
