Home " Soluzioni per il rilevamento delle crepe
Il rilevamento delle cricche sui fasteners è fondamentale per garantire la sicurezza e l'affidabilità in molte applicazioni. A questo scopo esistono diverse tecnologie, ciascuna con i propri punti di forza e limiti. La soluzione più diffusa consiste nell'utilizzare una stazione NDT (Non-Destructive Testing) con correnti parassite.
A tutt'oggi, questa tecnologia rimane molto valida e infatti è ancora ampiamente utilizzata nelle selezionatrici. Tuttavia, nuovi strumenti di intelligenza artificiale combinati con speciali telecamere possono riconoscere la presenza di cricche in condizioni particolari, che il sistema NDT da solo non è in grado di rilevare. La soluzione migliore deve essere valutata in base alle esigenze di controllo della produzione (materiale e forma dei pezzi, velocità di controllo, ecc.).
Una sonda a correnti parassite genera un campo elettromagnetico che induce le correnti parassite nei materiali conduttori. Qualsiasi discontinuità (ad esempio una cricca) produce un'anomalia nelle correnti parassite, rilevabile come segnale elettrico da una sonda ricevitore specifica.
Questa stazione di controllo è in grado di rilevare sia le cricche aperte (superficiali) che quelle chiuse e quindi invisibili a qualsiasi metodo ottico (subsuperficiali).
La stazione di controllo Top HD Camera è dotata di telecamere ad alta definizione per acquisire immagini in scala di grigi dei fasteners. Gli algoritmi di intelligenza artificiale analizzano queste immagini per identificare i difetti, comprese le cricche che potrebbero non essere visibili a occhio nudo o nonrilevabili dalle correnti parassite.
La telecamera lineare cattura le immagini dei fasteners su una rotazione di 360°. L'AI tool elabora le immagini per identificare i difetti lungo le superfici laterali.
La stazione di controllo Multi-Camera combina le immagini di più telecamere per fornire una visione completa della superficie del pezzo senza necessità di rotazione.
Questo processo richiede un notevole tempo di calcolo per le fasi di addestramento e convalida dell'intelligenza artificiale. Il processo di training AI richiede una stazione di calcolo robusta, le necessarie licenze software e competenze specifiche.
Il software della selezionatrice include una procedura semplice per assistere gli operatori nell'acquisizione di serie di immagini di campioni conformi e difettosi. Da questi set, i tecnici Dimac costruiscono una rete neurale efficace e computazionalmente efficiente.
La rete neurale addestrata (in pratica un file) viene caricata da remoto sulla macchina selezionatrice, per essere utilizzata per lo smistamento.
Il panorama del rilevamento delle cricche negli elementi di fissaggio si sta evolvendo, grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale e delle tecnologie di imaging.
Mentre i metodi tradizionali come le correnti parassite rimangono efficaci, i nuovi approcci basati sull'intelligenza artificiale e i sistemi ottici offrono vantaggi significativi in termini di velocità, flessibilità e capacità di rilevamento dei difetti.
L'intelligenza artificiale migliora l'efficienza e la precisione delle ispezioni, consentendo l'identificazione di modelli e difetti al di là delle capacità umane.
Il continuo perfezionamento dei modelli e dei set di dati dell'IA è essenziale per mantenere l'efficacia e l'accuratezza, e l'esperienza umana è ancora una volta fondamentale per interpretare i risultati e prendere decisioni informate.
