Processus de production optimisés de manière modulaire
L'Institut Fraunhofer pour la technologie des matériaux et du sablage IWS a développé une solution innovante appelée SURFinpro pour rendre les processus de production plus rapides, plus précis et plus flexibles. SURFinpro utilise l'intelligence artificielle et la métrologie optique pour détecter, classer, visualiser et signaler les défauts en temps réel à l'installation de production.
Le Dr Christopher Taudt, chef de groupe pour la métrologie des surfaces au centre d'application Fraunhofer pour la métrologie optique et les technologies de surface (AZOM), et son équipe ont développé un système qui détecte les défauts de surface, les artefacts et les changements de texture et les évalue à l'aide de l'intelligence artificielle. Le système saisit les surfaces en trois dimensions à haute résolution et génère ainsi des informations continues pour la production en cours. Il classifie les défauts et fournit des paramètres supplémentaires tels que la densité des défauts, les dimensions géométriques et la fréquence des défauts. Cela offre une valeur ajoutée considérable par rapport aux systèmes traditionnels.
Une plus grande précision à une vitesse plus élevée
La solution est déjà utilisée avec succès depuis plus d'un an et analyse un processus de rouleau à rouleau d'une largeur de 70 centimètres. Afin d'augmenter encore le potentiel d'optimisation, l'équipe entraîne SURFinpro pendant le processus de production en cours. Les erreurs sont introduites dans un réseau neuronal à l'aide d'un catalogue d'erreurs afin d'améliorer la détection des anomalies. Le système doit réagir de manière dynamique aux changements. Les chercheurs s'efforcent de développer de meilleurs réseaux neuronaux, qui fonctionnent avec moins de données, et de mettre en œuvre de nouvelles stratégies d'entraînement en cours de production.
Le Fraunhofer AZOM adapte actuellement sa technologie à différents domaines d'application, dont la fabrication en continu de matériaux composites renforcés de fibres. Il ne s'agit pas seulement d'éviter les défauts proches de la surface, mais aussi de détecter et d'évaluer les composants de manière multidimensionnelle. L'industrie des semi-conducteurs est un autre groupe cible qui devrait avoir accès aux algorithmes et au système de classification des défauts, notamment pour la production de matériaux semi-conducteurs flexibles.
Actuellement, la solution de Fraunhofer AZOM utilise jusqu'à quatre caméras. Les chercheurs prévoient d'étendre le système à d'autres systèmes de caméras afin de pouvoir l'utiliser de manière flexible, indépendamment du procédé. L'accent est également mis sur la vitesse de la solution. Des temps de cycle élevés sont requis, en particulier pour les plastiques renforcés par des fibres et dans le traitement des textiles. L'équipe utilise des techniques d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour accélérer l'évaluation et extraire plus rapidement des informations à partir de moins de données.
Une modularité intelligente et sophistiquée
Un aspect important de la solution est sa modularité. Grâce à un principe modulaire sophistiqué avec des composants efficaces, SURFinpro est polyvalent et facilement adaptable à différentes exigences. Les différentes technologies du système ont été développées en tant que modules autonomes qui peuvent également être utilisés efficacement dans d'autres projets.
Le Fraunhofer AZOM présentera sa solution au Laser World of Photonics de cette année (du 27 au 30 juin 2023) à l'aide d'un exemple d'application pour la fabrication flexible de cellules solaires par le procédé roll-to-roll. Les visiteurs auront l'occasion d'assister à l'enregistrement et à l'analyse des données en temps réel sur le stand commun de Fraunhofer.
Source : Institut Fraunhofer pour la technique des matériaux et du sablage IWS. Note de transparence : ce texte a été édité avec le soutien de ChatGPT.
