European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-05-29

A thermal imaging based part inspection tool to enhance the competitiveness of the large group of SMEs within the EU injection moulding Industry

Article Category

Article available in the following languages:

Badania nieniszczące części z tworzyw sztucznych

Technologia badań nieniszczących (NDT) opracowana dzięki funduszom UE powinna zwiększyć konkurencyjność wielu europejskich producentów tworzyw sztucznych poprzez ograniczenie strat czasu i pieniędzy wskutek awarii części.

Technologie przemysłowe icon Technologie przemysłowe

Elementy z tworzyw sztucznych są zazwyczaj wytwarzane w procesie zwanym formowaniem wtryskowym. Surowiec miesza się i ogrzewa wraz z rozpuszczalnikiem nad dużą, obracającą się śrubą, która topi i "wtryskuje" mieszankę do formy. Gdy materiał ochładza się i twardnieje, forma jest usuwana a część pozostaje. Formowany element może być gotowy do dystrybucji w takiej postaci, bądź może podlegać dalszej obróbce na różne sposoby, takie jak malowanie lub chromowanie (powlekanie chromem). Obecnie producenci nie są w stanie zidentyfikować części uformowanych wtryskowo, które prawdopodobnie ulegną uszkodzeniu podczas chłodzenia lub na późniejszych etapach obróbki. Powoduje to ogromną stratę czasu, pieniędzy i materiału dla 25 tys. małych i średnich przedsiębiorstw (MŚP) z unijnego sektora formowania wtryskowego. Ponadto sektor ten jest szczególnie narażony na konkurencję taniej siły roboczej spoza UE. Zespół z UE podjął się wypełnienia tej luki technologicznej przez opracowanie termoobrazowego narzędzia kontrolnego części w ramach finansowanego ze środków UE projektu Thermofit. Liczne spotkania między partnerami doprowadziły do określenia kilku tematów przewodnich w zakresie nowej technologii badań nieniszczących i interfejsu użytkownika. Po pierwsze system musiał być elastyczny oraz przystosowany do części o dowolnym kształcie, wielkości oraz wykonanych z dowolnego materiału. Po drugie nauka oraz używanie ustawień i oprogramowania musiały być proste. Wreszcie technologia musiała zapewniać dokładne, powtarzalne i wiarygodne wykrywanie awarii. W module detekcji awarii konsorcjum Thermofit zastosowało sieci neuronowe, dobrze znane ze swojej zdolności do rozpoznawania i klasyfikacji wzorców. Badanie wielu części z różnych materiałów i o różnych kształtach wykazało imponującą dokładność wykrywania wad na poziomie 98-100%. Technologia Thermofit powinna wywrzeć istotny wpływ na europejski sektor formowania wtryskowego oraz liczne MŚP w nim działające. Rosnąca jakość i wydajność przy jednoczesnym ograniczeniu kosztów pomoże Europie konkurować z azjatyckimi sąsiadami faworyzowanymi z powodu niskich kosztów pracy.

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania