{"id":13052,"date":"2024-03-06T10:39:55","date_gmt":"2024-03-06T09:39:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/?p=13052"},"modified":"2025-02-19T17:09:16","modified_gmt":"2025-02-19T16:09:16","slug":"case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dimacsrl.com\/fr\/archives\/case-study-ai-tools-for-controlling-anodized-titanium-rivets-2\/","title":{"rendered":"\u00c9tude de cas - Outils d'IA pour le contr\u00f4le des rivets anodis\u00e9s"},"content":{"rendered":"
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AI et pr\u00e9cision des mesures, les d\u00e9fis du contr\u00f4le des rivets anodis\u00e9s<\/h4>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Con\u00e7ue sp\u00e9cifiquement pour le contr\u00f4le de la qualit\u00e9 des rivets anodis\u00e9s, la machine de tri de cette \u00e9tude de cas est une machine \u00e0 table rotative index\u00e9e \u00e0 plaques m\u00e9talliques, mod\u00e8le MCV1, \u00e9quip\u00e9e de stations et de logiciels d\u00e9di\u00e9s.<\/h5>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Outre la condition pr\u00e9alable d'un taux de s\u00e9lection d'au moins 100 pcs\/minute, le contexte pose trois contr\u00f4les difficiles.<\/p>

  1. Rivet Diam\u00e8tre du corps m<\/strong>Mesure avec des tol\u00e9rances de production \u00e9troites obligatoires jusqu'\u00e0 12 \u03bcm<\/strong><\/li>
  2. Contr\u00f4le de la forme de l'hexagone du fond de la tige pour d\u00e9tecter les pi\u00e8ces avec double brochage<\/strong><\/li>
  3. D\u00e9tection des d\u00e9fauts du logo de marquage sur le dessus de la surface de la t\u00eate<\/strong><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Au cours de la phase d'essai, la situation s'est av\u00e9r\u00e9e encore plus complexe en raison du rev\u00eatement de surface des rivets, qui est d\u00e9licat et susceptible d'\u00eatre facilement ray\u00e9.\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    12 \u03bcm contr\u00f4le de la tol\u00e9rance<\/strong><\/h6>

    Les syst\u00e8mes de vision Dimac sont con\u00e7us pour assurer un contr\u00f4le pr\u00e9cis des tol\u00e9rances de production, en particulier pour les applications de petites pi\u00e8ces m\u00e9talliques, avec un accent sur les tol\u00e9rances jusqu'\u00e0 50\u03bcm. Pour des tol\u00e9rances encore plus serr\u00e9es, notre syst\u00e8me de contr\u00f4le est adapt\u00e9 ad hoc, int\u00e9grant des mesures qui deviennent plus strictes \u00e0 mesure que les tol\u00e9rances diminuent. Nous avons mis en \u0153uvre un algorithme de correction de l'aberration des lentilles, ainsi qu'un r\u00e9tro\u00e9clairage d\u00e9di\u00e9 et une cam\u00e9ra \u00e0 plus haute r\u00e9solution associ\u00e9e \u00e0 des lentilles t\u00e9l\u00e9centriques de qualit\u00e9 sup\u00e9rieure. Cette combinaison vise \u00e0 minimiser l'impact des irr\u00e9gularit\u00e9s du verre et \u00e0 normaliser les effets de diffraction au bord de la pi\u00e8ce sur diff\u00e9rentes images. Pour contrer les effets de la salet\u00e9 environnementale dans le cadre de la production, notre syst\u00e8me de vision comprend des filtres logiciels avanc\u00e9s pour une protection et une fiabilit\u00e9 accrues.<\/p>

    L'ensemble du processus de mesure requiert une puissance de calcul consid\u00e9rable, en raison de la n\u00e9cessit\u00e9 de capturer 3 images par pi\u00e8ce (une tous les 120\u00b0) \u00e0 un rythme de 100 pi\u00e8ces par minute, tout en utilisant divers filtres logiciels. Pour r\u00e9pondre \u00e0 cette demande, nous avons utilis\u00e9 un ordinateur industriel \u00e9quip\u00e9 d'une carte graphique NVIDIA\u00ae. Le r\u00e9sultat est une machine qui passe avec succ\u00e8s les tests MSA1 et MSA3, m\u00eame dans la plage de tol\u00e9rance de conception de 12 \u03bcm. Il convient de noter que l'augmentation de la r\u00e9solution de la cam\u00e9ra apporte des avantages significatifs \u00e0 la qualit\u00e9 des mesures, mais pourrait affecter la productivit\u00e9. N\u00e9anmoins, la solution adopt\u00e9e repr\u00e9sente l'\u00e9quilibre optimal entre les contr\u00f4les obligatoires et la productivit\u00e9, assurant la meilleure combinaison qualit\u00e9-co\u00fbt.<\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    V\u00e9rification de la forme de l'encoche hexagonale du fond de la tige<\/strong><\/h6>

    Les contr\u00f4les obligatoires comprennent : la v\u00e9rification de la pr\u00e9sence de l'\u00e9videment au fond de la tige, la v\u00e9rification de la forme hexagonale de l'\u00e9videment et de l'absence d'effet de double brochage (forme \u00e9toil\u00e9e r\u00e9sultant d'un l\u00e9ger d\u00e9phasage entre le premier et le deuxi\u00e8me passage de la coupe), et la v\u00e9rification des caract\u00e9ristiques du logo de marquage sur la surface sup\u00e9rieure de la t\u00eate.<\/p>

    Les principaux d\u00e9fis consistent \u00e0 nouveau \u00e0 assurer la stabilit\u00e9 de l'image, \u00e0 mettre en \u00e9vidence de mani\u00e8re ad\u00e9quate toutes les situations d\u00e9fectueuses et \u00e0 mettre en \u0153uvre un algorithme d'interpr\u00e9tation capable de reconna\u00eetre les d\u00e9fauts sans d\u00e9clencher de faux rejets.<\/p>

    Pour r\u00e9soudre les probl\u00e8mes d'image, nous avons choisi une cam\u00e9ra entocentrique avec un illuminateur annulaire coaxial dirig\u00e9 vers le bord inf\u00e9rieur de la tige. Cet illuminateur ne fournit un \u00e9clairage uniforme que lorsque la pi\u00e8ce est pr\u00e9cis\u00e9ment cantonn\u00e9e (les dixi\u00e8mes de millim\u00e8tres \u00e9tant cruciaux).<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Tirant parti de la tol\u00e9rance de production de 12\u03bcm sur le diam\u00e8tre du corps, les fentes du cadran de transport ont \u00e9t\u00e9 soigneusement con\u00e7ues pour servir de contrainte verticale pour l'accrochage et le guidage de la pi\u00e8ce. Un loquet \u00e0 ressort positionn\u00e9 au-dessus de la table rotative, ainsi que le si\u00e8ge pr\u00e9cis offert par le chanfrein des fentes du cadran \u00e0 la t\u00eate du rivet, assurent le maintien de la pi\u00e8ce en position, m\u00eame en pr\u00e9sence de vibrations.<\/p>

    Le r\u00e9sultat est une image o\u00f9 l'\u00e9videment hexagonal du fond appara\u00eet nettement en noir dans la couronne circulaire claire de la cl\u00e9 de la pi\u00e8ce. Cette image est bonne, mais ne suffit pas \u00e0 garantir la d\u00e9tection d'une double cavit\u00e9 broch\u00e9e, car la pr\u00e9sence de salet\u00e9s peut affecter le contr\u00f4le. C'est pourquoi un algorithme a \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 pour s'appuyer sur l'analyse du gradient de lumi\u00e8re, en particulier l'\u00e9tendue d'une bande grise autour de la circonf\u00e9rence de l'hexagone. <\/b>L'algorithme compte le nombre de fois o\u00f9 la pente croise un deuxi\u00e8me diam\u00e8tre de circonf\u00e9rence d\u00e9fini par l'utilisateur. Cette circonf\u00e9rence mesur\u00e9e fixe la limite entre la salet\u00e9 acceptable et les d\u00e9fauts r\u00e9els, ce qui permet d'ajuster la sensibilit\u00e9 du contr\u00f4le.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    V\u00e9rification des caract\u00e8res du logo de marquage\u00a0
    sur le dessus de la t\u00eate<\/strong><\/h6>

    Dans la t\u00eate plate sup\u00e9rieure du rivet, un marquage \u00e0 contenu variable, comme le lot de production, est imprim\u00e9. Lorsque la pi\u00e8ce se d\u00e9place sous le marqueur, il peut arriver que l'\u00e9criture soit d\u00e9doubl\u00e9e ou brouill\u00e9e, ce qui la rend illisible.<\/span><\/p>

    La stabilit\u00e9 de l'image est cruciale pour ce processus, car toute instabilit\u00e9 cr\u00e9e un bruit de fond, brouillant la ligne de d\u00e9marcation entre les composants conformes et non conformes. Les m\u00e9thodes traditionnelles d'analyse d'images sont limit\u00e9es et m\u00eame avec l'aide des fonctions OCR (reconnaissance optique de caract\u00e8res), il n'est pas possible de traiter 100 pi\u00e8ces\/minute.<\/p>

    L'IA nous vient en aide en proposant une solution qui comprend l'entra\u00eenement d'un r\u00e9seau neuronal \u00e0 se concentrer uniquement sur la reconnaissance du d\u00e9faut, et non sur le contenu textuel de l'\u00e9criture. <\/b>L'IA ignore le sens du texte contr\u00f4l\u00e9 mais est capable d'identifier les particularit\u00e9s associ\u00e9es au d\u00e9faut dans le texte \u00e9crit.<\/p>

    Comme pour les contr\u00f4les pr\u00e9c\u00e9dents, le d\u00e9fi consiste \u00e0 trouver le bon \u00e9quilibre entre les temps de calcul, le discernement des d\u00e9fauts et l'investissement dans la qualit\u00e9 des composants.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    Manipulation de pi\u00e8ces dont le rev\u00eatement de surface est d\u00e9licat<\/strong><\/h6>

    Les rivets anodis\u00e9s ne n\u00e9cessitent g\u00e9n\u00e9ralement pas de proc\u00e9dures de manipulation sp\u00e9ciales dans le syst\u00e8me d'alimentation, sauf pendant le r\u00e9glage de la machine lorsque la pi\u00e8ce tourne \u00e0 360\u00b0 \u00e0 l'int\u00e9rieur des fentes du disque de transport. Occasionnellement, la surface lat\u00e9rale du corps cylindrique peut \u00eatre abras\u00e9e lors du contact entre la tige du rivet et la fente du disque m\u00e9tallique, ce qui n'affecte pas la fonctionnalit\u00e9 de la pi\u00e8ce mais doit \u00eatre \u00e9vit\u00e9 pour des raisons esth\u00e9tiques. Pour \u00e9viter les abrasions, une m\u00e9thode courante consiste \u00e0 soulever la pi\u00e8ce du disque, mais cette m\u00e9thode n'est pas recommand\u00e9e ici en raison des contraintes de temps. L'augmentation du diam\u00e8tre de la fente n'est pas envisageable en raison de la stabilit\u00e9 pr\u00e9cise de la pi\u00e8ce requise pour le contr\u00f4le de l'encoche hexagonale inf\u00e9rieure. La solution finale consiste en une rotation centr\u00e9e pr\u00e9cise de la pi\u00e8ce dans les limites du jeu disque-fente (5 centi\u00e8mes de millim\u00e8tres). Pour relever ce d\u00e9fi m\u00e9canique, il faut un savoir-faire m\u00e9ticuleux dans l'entretien et l'assemblage des composants.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    AI and Training<\/h2>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Le contr\u00f4le par intelligence artificielle (IA) diff\u00e8re des logiciels de vision traditionnels car il ne s'appuie pas sur des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9finies. Au lieu de cela, l'algorithme d'IA calcule des variables, formant un r\u00e9seau neuronal qui \u00e9value la similitude des images pour des cat\u00e9gories telles que les pi\u00e8ces conformes et non conformes. Ce r\u00e9seau d\u00e9termine le pourcentage de similitude d'une nouvelle image avec des cat\u00e9gories sp\u00e9cifiques.<\/span><\/p>

    L'IA va au-del\u00e0 de l'interpr\u00e9tation analytique des images, g\u00e9n\u00e9rant de mani\u00e8re autonome des crit\u00e8res de recherche dont la logique n'est pas directement compr\u00e9hensible par l'homme. Bien que tr\u00e8s polyvalente et puissante, ses r\u00e9sultats ne sont pas enti\u00e8rement pr\u00e9visibles \u00e0 l'avance, ce qui n\u00e9cessite une validation minutieuse sur le terrain.<\/span><\/p>

    Le processus de formation \u00e0 l'IA, qui n\u00e9cessite une station informatique bien \u00e9quip\u00e9e et les licences logicielles requises, requiert \u00e9galement une expertise sp\u00e9cifique.<\/h5>

    Il est essentiel de trouver des solutions efficaces et rentables sur le plan informatique. Le processus d'IA exige un temps de calcul important pour les phases de formation et de validation. Pour \u00e9viter des p\u00e9riodes prolong\u00e9es de non-productivit\u00e9 de l'\u00e9quipement de tri, la formation n'est pas effectu\u00e9e sur la machine de tri.<\/p>

    Pour le confort des utilisateurs, Dimac propose des services de formation \u00e0 distance sur les r\u00e9seaux neuronaux.\u00a0<\/h5>

    Le logiciel de la machine int\u00e8gre une proc\u00e9dure simple pour aider les op\u00e9rateurs \u00e0 capturer suffisamment d'images d'\u00e9chantillons conformes et d\u00e9fectueux. Dimac effectue la formation en tant que service, l'affine et la valide, puis installe le r\u00e9seau neuronal form\u00e9 sur la machine.<\/p>

    Assurer un contr\u00f4le 100% s\u00fbr des caract\u00e8res marqu\u00e9s sur la t\u00eate du rivet constitue un d\u00e9fi que les techniques traditionnelles ne permettent pas de relever. Outre l'inspection visuelle humaine, l'IA est actuellement la seule solution viable. L'\u0153il humain reste essentiel pour d\u00e9finir et optimiser le flux de travail de l'IA aujourd'hui et peut-\u00eatre \u00e0 l'avenir.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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    AI and measurement precision, the challenges in controlling anodized rivets Designed specifically for the quality control of anodized rivets, the sorting machine in this case study is an indexed metal-plate rotary table machine, model MCV1, equipped with dedicated stations and software. 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