Metal gaskets for pipelines. Abstract industrial background toned in blue.

SolVisionÉtude de cas

Détection des défauts des joints métalliques à l’aide de l’IA

Client


Le client est un fabricant CNC professionnel spécialisé dans la production de composants métalliques de haute qualité, y compris des arbres de moteur et d’autres pièces matérielles critiques. Son engagement envers la précision et la qualité s’aligne sur la nécessité d’une détection efficace des défauts dans les joints métalliques.

Cas

Fonctions essentielles des joints métalliques dans les machines

Les joints métalliques jouent un rôle critique dans les équipements mécaniques et les structures d’ingénierie. Ils assurent des fonctions de scellement, de soutien et d’amortissement essentielles, garantissant que les composants ne subissent pas de dommages dus à un contact étroit. En réduisant la friction entre les pièces métalliques, les joints contribuent à prolonger la durée de vie des équipements. De plus, ils empêchent les fuites de liquides, de gaz et d’autres substances, renforçant ainsi les performances globales et la sécurité du produit. Étant donné leurs fonctions critiques, la détection des défauts des joints est essentielle pour maintenir l’intégrité et la fiabilité du produit.

Défi

Détection efficace des défauts des joints métalliques

Les joints métalliques sont des composants critiques qui doivent fonctionner sans faille ; même des défauts mineurs des joints—tels que des bosses, des fissures ou des déformations—peuvent compromettre le scellement, entraînant des fuites et une diminution de la sécurité du produit. Ces défauts peuvent également perturber la distribution de la pression, entraînant une contrainte concentrée sur les boulons et les surfaces de contact, ce qui peut compromettre la stabilité et accélérer l’usure. Par conséquent, une détection précise des défauts est essentielle. Cependant, la petite taille et les surfaces complexes des joints métalliques rendent difficile l’identification visuelle de ces défauts ou d’autres irrégularités. Les méthodes d’inspection traditionnelles s’avèrent souvent inadéquates, présentant des défis significatifs pour les fabricants de joints en matière d’assurance qualité.

Solution

Amélioration de la détection des défauts avec SolVision

The SolVision IA visual inspection system excelle dans la détection des défauts de joints, y compris les bavures, les bosses et les irrégularités de surface sur les joints métalliques. Grâce à sa capacité à fonctionner efficacement avec seulement quelques échantillons d’images, SolVision exploite l’apprentissage profond pour fournir une détection précise des défauts. De plus, il rationalise la classification des joints lors des inspections, réduisant considérablement les temps d’inspection et améliorant le rendement des produits.

Résultat

Réduction significative du temps d’inspection
Détection rapide de tous les défauts sur les joints métalliques
Différenciation précise et classification des types de défauts