Contribution à l’inspection des pièces mécaniques souples sans le recours à des opérations de conformation

Résumé

L'inspection des pièces fabriquées est une étape importante de la fabrication. En raison des variations inhérentes des procédés de fabrication, les composants produits contiennent des écarts dimensionnels et géométriques par rapport à la forme nominale telle que définie dans un logiciel de conception assistée par ordinateur (CAO). Ces écarts sont désignés ‘défauts’. À noter que les défauts peuvent être acceptables ou pas, en fonction de la tolérance allouée. Dans le cas spécifique des pièces dites flexibles (ou souples), la forme (géométrie) à l’état libre peut être significativement différente de la géométrie nominale. Ces ‘déformations’ sont causées par la force de gravité et/ou des distorsions induites par des contraintes résiduelles. Traditionnellement, la séparation des déformations et des défauts est réalisée en conformant le composant sur un gabarit qui reproduit la forme nominale. L’inspection des défauts est donc effectuée par des gabarits de conformation dédiés à cette tâche. Si on veut s’affranchir du gabarit et procéder à l’inspection sans dispositif de conformation, une manipulation mathématique devient nécessaire pour conformer virtuellement la pièce par une opération de recalage (registration) dite non rigide. L’objective de cette recherche est donc de proposer un outil pour manipuler des nuages de points obtenus d’une numérisation, réalisée sans gabarit de conformation, d’un composant mécanique flexible. Ainsi, les coûts de processus d’inspection se trouvent réduits et la productivité améliorée. Plus spécifiquement, le projet vise l'amélioration d’un algorithme de recalage nommé CPD (Coherent Point Drift) développé à l’origine pour l’industrie de l’animation graphique et inadapté pour le cas des composants mécaniques. Nos travaux améliorent la recherche de correspondance entre le nuage des points mesurés et un nuage de points issu de la pièce nominale en réalisant un recalage dit ‘flexible’. En d'autres termes, le recalage développé garantit une transformation isométrique restreinte à des contraintes qui reflètent les propriétés physiques de la pièce mesurée (rigidité en tension, flexibilité en torsion). L’idée maitresse de nos travaux est que, lors de l’alignement avec l’algorithme CPD qui est lancé de manière itérative pour aligner les maillages CAO sur les maillages SCAN, nous minimisons simultanément deux critères : la distance point à point entre CAO et SCAN et une représentation cohérente de la distorsion (métrique qui reflète l’étirement) du modèle CAO à chaque itération. Le projet est basé sur deux contributions. La première est l’amélioration du processus d’alignement qui a été obtenue en développant une méthode d'optimisation basée sur un algorithme génétique (AG) qui a permis d’identifier les paramètres optimaux de régularisation de l’algorithme CPD. Ces paramètres contrôlent la qualité de la phase d'alignement. De plus nous avons introduit une méthode qui adapte les hyperparamètres de l’algorithme CPD à la rigidité locale. Cette approche est performante surtout dans le cas des pièces qui présentent des variations de rigidité situées dans des régions à forte courbure. Une reformulation de la fonction objective de l'algorithme est mise en avant. Une matrice de correction associée à l'importance de chaque point de mesure, et donc à la rigidité locale de la pièce lors de la phase d’alignement, a été introduite et intégrée. Les points de mesure représentant la même rigidité ont été regroupés et classifiés en utilisant l'algorithme des c-moyens flous (fuzzy c-means). L'efficacité de l'approche proposée est démontrée sur différentes études de cas issus de l'industrie de transport. Les résultats obtenus démontrent une meilleure détection et quantification des erreurs dimensionnelles et géométriques. La deuxième contribution de ce projet de cette thèse est de proposer une approche complémentaire pour optimiser la phase d’alignement. Il s’agit d’une amélioration du critère de calcul de la distance euclidienne entre les deux modèles, CAO et SCAN. Le but est de déterminer la méthode le plus efficace pour estimer la distance entre les deux modèles. La métrique utilisée est basée sur une approximation du Hausdorff distance en proposant différente implémentation afin de réduire les erreurs algorithmiques induisant une mauvaise estimation de défaut de fabrication présenté sur la pièce.

Date	31 août 2021
langue originale	Français
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Antoine Tahan (Directeur(-trice)) & Mohamed Ali Mahjoub (Codirecteur(-trice))