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Détection de défauts de surface sur le bois par capteur tactile capacitif

  • Jean-Simon Lavertu

Thèses et mémoires: Mémoire de maîtriseMaîtrise en ingénierie: Génie de la production automatisée

Résumé

La montée en popularité des robots collaboratifs crée, pour plusieurs petites et moyennes entreprises, de nouvelles possibilités d’automatisation qui n’étaient pas auparavant viables. C’est notamment le cas pour l’inspection de tâches de sablage et de polissage de produits en bois. Or, afin de pouvoir réaliser cette inspection, le robot doit être équipé de capteurs permettant de percevoir les détails de leur surface. Dans ce mémoire, nous avons exploré la possibilité d’utiliser un capteur tactile capacitif pour détecter la présence de défauts de surface sur le bois. Dans un premier temps, nous avons utilisé les quatre modalités du capteur tactile CoRo pour entraîner une variété de réseaux de neurones artificiels à détecter la présence de trois types de défauts de surface, soit les rayures, les indentations et les arrachements. Aucune des modalités n’a permis de détecter la présence de rayures étant donné leurs très petites dimensions. Cela dit, la modalité statique, qui mesure le motif de pression sur la surface du capteur, a obtenu les meilleurs résultats pour les indentations et les arrachements. Nous avons ensuite testé si la fusion des modalités permet de mieux détecter la présence de défauts. Contrairement à ce que nous avions anticipé, les résultats obtenus montrent que la fusion ne permet pas nécessairement d’obtenir une meilleure performance que l’utilisation de modalités individuelles. Néanmoins, nous avons confirmé que la modalité statique, utilisée seule ou en combinaison avec la modalité dynamique, est la plus intéressante. En somme, nous avons démontré que le capteur tactile capacitif CoRo représente une solution prometteuse pour la détection de défauts de surface dans le bois. Toutefois, sa conception devrait être repensée en fonction de cette tâche pour atteindre le maximum de performance.
Date5 janv. 2023
langue originaleFrançais
Établissement diplômant
  • École de technologie supérieure
SuperviseurVincent Duchaine (Directeur(-trice))

Mots-clés

  • capteurs tactiles
  • inspection de surface
  • détection de défaut
  • apprentissage profond

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