Image acquisition and processing in an attempt to automate the fluorescent penetrant inspection

Résumé

Une défaillance mécanique dans les pièces d’aéronefs est susceptible de se produire s’il y a des discontinuités de surface qui comprennent des régions de concentration de contraintes. Le ressuage (FPI) est une méthode de contrôle non destructif (NDE), sensible qui permet de vérifier la présence des indications dans la surface des matières premières ou des pièces soumises à des efforts de service. En général, une fois que l’inspection FPI est en cours, l’inspecteur effectue l’évaluation d’une surface traitée en fonction de ses connaissances et de son expérience en contrôle non destructif, la détection des défauts étant une décision qualitative selon jugement de l’inspecteur. Dans ce cas, l’acuité de sa vision, son attitude et sa motivation peuvent compromettre l’analyse en matière d’inspection. L’automatisation de l’inspection peut améliorer la reproductibilité de cette méthode NDE, en ce qui concerne le classement des pièces par le système de vision industrielle, compte tenu de l’analyse quantitative des données objectives. Les algorithmes d’extraction des caractéristiques sont exécutés pour offrir des donnés à une procédure d’analyse de données qui classifie les indications détectées comme des indications pertinentes ou non, selon les spécifications ou le code. Par conséquent, les systèmes de vision par ordinateur, lorsqu’ils sont appliqués au ressuage, améliorent la fiabilité technique globale, garantissent le stockage automatique des données, la récupération et le retour des informations de contrôle de la fabrication et de la maintenance des équipements. Dans la littérature, il existe plusieurs exemples de systèmes de vision industrielle: Par exemple, le système de balayage laser, tel que proposé dans Tracy et Moore (2001), est une bonne approche pour l’automatisation et l’inspection. Dans ce système, un spot laser focalisé est déplacé sur la surface de l’échantillon et un photodétecteur mesure la quantité de fluorescence dans la zone éclairée, dont la puissance est directement proportionnelle à la quantité de pénétrant piégé dans des cavités de surface (Tracy et Moore (2001)). Une autre approche, proposée par Armstrong (1986), est d’éclairer un échantillon traité avec une lampe UV standard dans une cabine sombre et d’obtenir des images formées par indications fluorescentes à l’aide d’une caméra. Dans ce travail, un système ultraviolet de détection d’indications a été développé pour automatiser l’inspection en FPI. Seules les indications de surface peuvent être détectées par le système. Il mesure la distance euclidienne maximum, mesure l’aire de surface et classifie la forme des indications. Ces caractéristiques peuvent être évaluées selon les normes de qualité prédéfinies. Les courbes de probabilité de détection ont été tracées et ont montré leur capacité de 21.6 microns de profondeur avec 100% de fiabilité.

Date	6 mai 2011
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Martin Viens (Directeur(-trice))