En génie mécanique, l'entretien et le remplacement en temps opportun des composants défectueux dans les machines-outils est une partie importante du processus de fabrication. Dans le cas des entraînements par vis à billes, tels que ceux utilisés dans les tours pour guider avec précision la production de pièces cylindriques, l'usure était jusqu'à présent déterminée manuellement.

"La maintenance est donc associée aux travaux d'installation, ce qui signifie que la machine s'arrête, " déclare le professeur Jürgen Fleischer de l'Institut de technologie de production (wbk) de l'Institut de technologie de Karlsruhe (KIT). "Notre approche, d'autre part, intègre un système de caméra intelligent directement dans le variateur, qui permet à un utilisateur de surveiller en permanence l'état de la broche. S'il est nécessaire d'agir, le système informe automatiquement l'utilisateur."

Le nouveau système combine une caméra avec une source lumineuse fixée à l'écrou du lecteur et une intelligence artificielle (IA) qui évalue les données d'image. Lorsque l'écrou se déplace sur la broche, il prend des photos individuelles de chaque section de broche, permettant l'analyse de toute la surface de la broche.

Intelligence artificielle pour le génie mécanique

La combinaison des données d'image des opérations en cours avec des méthodes d'apprentissage automatique permet aux utilisateurs du système d'évaluer directement l'état de la surface de la broche. « Nous avons entraîné notre algorithme avec des milliers d'images afin qu'il puisse désormais distinguer en toute confiance les broches avec des défauts et celles sans, " dit Tobias Schlagenhauf (wbk), qui a aidé à développer le système. "En évaluant davantage les données d'image, nous pouvons qualifier et interpréter avec précision l'usure et ainsi distinguer si la décoloration est simplement de la saleté ou des piqûres nocives." Lors de la formation de l'IA, l'équipe a pris en compte toutes les formes imaginables de dégénérescence visible et a validé la fonctionnalité de l'algorithme avec de nouvelles données d'image que le modèle n'avait jamais vues auparavant. L'algorithme convient à toutes les applications qui identifient les défauts basés sur l'image sur la surface de la broche et est transférable à d'autres applications.

Du 20 au 24 avril à Hannover Messe 2020, KIT montre ce qui est possible avec la surveillance intelligente de la broche dans les entraînements à vis à billes sur le stand C14 dans le hall 25 (Recherche et développement). Par ailleurs, KIT organise un pavillon de l'énergie au Stand L51 dans le Hall 27 27 (Énergie Intégrée), ainsi que d'autres expositions thématiques.