SolVisionÉtude de cas
Détection des défauts des tissus en fibre de carbone à l’aide de l’IA
Client
Le client, un intégrateur de systèmes (SI), collabore avec un fabricant de tissus en fibre de carbone pour mettre en place un système avancé de détection des défauts.
Cas
Assurer la qualité des tissus en fibre de carbone
La fibre de carbone est un matériau haute performance connu pour sa légèreté, sa haute résistance, son module d’élasticité élevé et sa résistance à la température, aux acides et à la fatigue. Son inertie chimique et sa forte conductivité en font un matériau précieux dans les applications automobiles, aéronautiques, de construction navale, industrielles et de renforcement structurel. Une détection efficace des défauts est essentielle pour garantir la qualité et les performances des composants en fibre de carbone.
Défi
Détection des défauts dans les tissus en fibre de carbone
Détecter les défauts dans les tissus en fibre de carbone est un défi en raison de leur douceur et de la subtilité des marques potentielles, qui peuvent être difficiles à voir à l’œil nu. Les variations d’éclairage et d’angles d’inspection compliquent encore les méthodes traditionnelles, entraînant souvent des défauts manqués et des inspections peu fiables.
Solution
Détection améliorée des défauts grâce à l’IA
SolVision offre une solution efficace pour identifier les défauts non visibles à l’œil nu. En utilisant une technologie avancée d’inspection visuelle par IA, SolVision analyse une gamme d’échantillons de défauts et s’ajuste aux variations d’éclairage et d’angles. Cette approche améliore la précision de la détection des défauts et renforce le contrôle de la qualité dans le processus de fabrication.
Détection des défauts dans les tissus en fibre de carbone
Taches
Marques
Rayures