Home » Solutions de détection des fissures
La détection des fissures sur les fixations est essentielle pour garantir la sécurité et la fiabilité dans de nombreuses applications. Différentes technologies existent à cet effet, chacune avec ses propres forces et limites. La solution la plus répandue consiste à utiliser une station NDT (Non-Destructive Testing) à courants de Foucault.
À ce jour, cette technologie reste très valable et, en fait, elle est encore largement utilisée dans les trieuses ; cependant, de nouveaux outils d'intelligence artificielle combinés à des caméras spéciales peuvent reconnaître la présence de fissures dans des conditions particulières, que le système CND seul n'est pas en mesure de détecter. La meilleure solution doit être évaluée en fonction des besoins de contrôle de la production (matériau et forme des pièces, vitesse de contrôle, etc.).
Une sonde à courants de Foucault génère un champ électromagnétique qui induit des courants de Foucault dans les matériaux conducteurs. Toute discontinuité (comme une fissure) produit une anomalie dans les courants de Foucault et peut être détectée sous forme de signal électrique par une sonde réceptrice spécifique.
Cette station de contrôle peut détecter les fissures ouvertes (en surface) et fermées (sous la surface), comme lorsqu'elles se trouvent sous la peau du matériau et sont donc invisibles à toute méthode optique.
La station de contrôle Top HD Camera est équipée de caméras haute définition qui capturent des images en niveaux de gris des fixations. Des algorithmes d'IA analysent ces images pour identifier les défauts, y compris les fissures qui ne sont pas visibles à l'œil nu ou qui ne sont pas détectables par les courants de Foucault.
La caméra linéaire capte les images de fasteners on 360° rotation. L'outil d'IA traite les images afin d'identifier les défauts le long des surfaces latérales.
Le poste de contrôle multi-caméras combine les images de plusieurs caméras pour fournir une vue complète de la surface de la fixation sans qu'il soit nécessaire de la tourner.
Ce processus nécessite un temps de calcul considérable pour les phases de formation et de validation de l'IA. Le processus de formation à l'IA nécessite une station de calcul robuste, les licences logicielles nécessaires et des compétences spécifiques.
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.
Le réseau neuronal formé (en pratique un fichier) est téléchargé à distance sur la machine de tri, afin d'être utilisé pour le tri.
Le paysage de la détection des fissures dans les fixations évolue, sous l'impulsion des progrès de l'IA et des technologies d'imagerie.
Si les méthodes traditionnelles telles que les courants de Foucault restent efficaces, les nouvelles approches basées sur l'IA et les systèmes optiques offrent des avantages significatifs en termes de rapidité, de flexibilité et de capacité de détection des défauts.
L'IA améliore l'efficacité et la précision des inspections, permettant l'identification de modèles et de défauts au-delà des capacités humaines.
Le perfectionnement continu des modèles d'IA et des ensembles de données est essentiel pour maintenir l'efficacité et la précision, et l'expertise humaine est une fois de plus cruciale pour interpréter les résultats et prendre des décisions éclairées.
