Inspection visuelle = inspecter la surface d'un objet et y détecter les défauts ponctuels tels que des entailles, des bosses, des rayures, des trous, des marques d'outils, etc.
Automatisée = exécutée par un robot; automatiquement au lieu de manuellement.
L'acquisition de connaissances en inspection visuelle automatisée de l'équipe d'AV&R Vision & Robotique a débuté il y a plus de 15 ans, mais la naissance officielle d'une spécialisation en inspection visuelle est survenue en 2005 avec un système qui inspectait des cylindres de roulement en métal poli pour les automobiles. La technique développée a rapidement été transférée aux domaines de l'aéronautique et de l'énergie pour faire l'inspection d'aubes de compresseurs et de turbines à gaz.
De nos jours, les systèmes d'AV&R utilisent la vision artificielle (vision numérique), des algorithmes entièrement adaptés par son équipe d'ingénieurs et des robots qui imitent les mouvements humains pour effectuer l'inspection complètement automatisée de pièces de turbines à gaz telles que les ailettes, les aubes variables et les disques aubagés monoblocs (DAM - blisks / IBRs).
Bénéfices
Voici quelques bénéfices d'un système d'inspection visuelle automatisée :
Élimination de la subjectivité humaine reliée à l'inspection visuelle;
Inspection complète à 100 % avec résultats garantis;
Rétroaction sur la qualité du processus;
Augmentation des ratios de production;
Élimination de la possibilité d'expédition d'une pièce qui n'est pas conforme;
Design ergonomique améliorant la sécurité des opérateurs et l'environnement de travail;
Augmentation de l'appréciation du client.
Défis d'automatisation surmontés
L'automatisation de tâches humaines de haut niveau nécessite de considérer de nombreuses variations dans la forme du produit et dans les conditions d'inspection dont les humains n'ont généralement pas conscience. Pour une machine automatisée, une variation d'éclairage ou de petites variations de processus peuvent être vues comme des anomalies conduisant à une discordance entre l'évaluation actuelle de la qualité du client et le rendement du système, pouvant par conséquent rejeter une pièce.
Des algorithmes particuliers sont nécessaires pour obtenir des résultats intuitifs selon le point de vue d'un humain et ainsi minimiser les fausses détections de défauts. Voici quelques fluctuations prises en considération :
Variation normale de la forme de la pièce;
Finition de surface;
Variation de couleur de certains procédés (comme le traitement thermique);
Positionnement de certaines caractéristiques connues (pour ne pas être considérés comme des anomalies);
Plusieurs modèles de pièces inspectés par le même système.
Par ailleurs, pour assurer que toutes les portions d'une pièce ont été inspectées, une synchronisation entre la manipulation de la pièce et le traitement de l'image est nécessaire.
