Skip to main content
Un site web officiel de l’Union européenneUn site officiel de l’UE
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-05-15
Automatic quality control for industrial printing

Article Category

Article available in the following languages:

Traçage automatique de la position des défauts

De nouveaux algorithmes de prédiction de la qualité ont été développés pour l'analyse des textures des surfaces en céramique afin d'améliorer la détection des défauts et accroître la prévisibilité du produit final. Les outils et méthodes de contrôle basés sur la connaissance ainsi obtenus affichent un potentiel énorme pour l'analyse de la texture dans l'industrie des textiles ou de l'imagerie médicale où la conception joue un rôle central.

Le contrôle de la qualité est un processus capital, mais assez onéreux, de l'industrie de fabrication. Il est utilisé pour vérifier que la qualité du produit répond à des exigences minimales à des points critiques de la ligne de production. La procédure consiste généralement à examiner le produit afin de déceler les défauts, puis à prendre des mesures correctives pour éliminer les erreurs détectées tout au long de la chaîne de production. La fabrication de carreaux en céramique est l'un des marchés les plus exigeants en termes de qualité du produit. L'industrie européenne occupe une position de leader sur ce marché, une place qu'elle ne pourra conserver qu'en offrant des produits finaux de qualité supérieure. À cette fin, de nouvelles méthodes de détection des défauts sur des surfaces stochastiques (aléatoires) et pseudo-aléatoires ont été développées. Des modèles d'éléments texturaux (texems) et des modèles affinés ont été fabriqués et utilisés en guise de référence pour l'identification des défauts. Chaque modèle a été créé selon des caractéristiques de surface différentes, comme la taille, la couleur ou l'intervalle de fréquence, et leur applicabilité a été testée sur diverses surfaces. Des outils d'analyse statistique tels que la fenêtre de Parzen, des modèles gaussiens de mélange, les valeurs propres, la mesure de similarité en chi carré, etc. ont été utilisés pour prédire la localisation des défauts. Si la majorité des algorithmes mis au point ont donné de bons résultats, les applications en temps réel se sont toutefois avérées inadaptées en raison de l'énorme travail computationnel lié au processus de criblage des nouveaux carreaux en fonction des modèles développés. Les premiers résultats prometteurs ont été obtenus grâce à l'analyse de l'intervalle de fréquence à l'aide de la mesure de similarité en chi carré sur des lignes de vibration. Le nouvel algorithme a été exécuté en temps réel, mais seuls quelques ensembles de données ont pu être obtenus à des fins de tests supplémentaires. À noter également l'importance des résultats de la méthode des modèles affinés qui affiche une applicabilité en temps réel comparable avec des carreaux à motif fixe. La conception et l'application des algorithmes susmentionnés dans le cadre de l'analyse de la texture ouvrent la voie à de nouvelles possibilités d'applications, depuis les textiles à l'imagerie médicale. Elles apportent en outre de nouvelles connaissances à la communauté des chercheurs dans le domaine de la vision artificielle, et plus précisément des systèmes d'analyse de scène.

Découvrir d’autres articles du même domaine d’application

Mon livret 0 0