Détermination des caractéristiques géométriques d’une soudure à partir de données ultrasonores en trois dimensions à l’aide de l’intelligence artificielle

La reconnaissance d’objets est une technologie permettant de traduire des données visuelles en informations utiles visant à reconnaitre des objets, les classifier et les localiser. L’utilisation de la reconnaissance d’objets dans l’industrie des essais non-destructifs est en pleine croissance. Cela permet d’améliorer les délais d’inspection, tout en améliorant la détection et la classification des défauts de soudure.
Le but de cette recherche est de développer un modèle de reconnaissance d’objet capable de détecter, classifier et de localiser les caractéristiques géométriques d’une soudure et ce à partir de données ultrasonores en trois dimensions. Le système produira également une représentation géométrique de la soudure et des défauts sous forme de nuage de points en trois dimensions fournissant ainsi de l’information précieuse pour leur correction. La méthode développée sera également utilisée comme un outil d’audit pour s’assurer que les données n’ont pas été mal manipulées ou falsifiées.

Faculty Supervisor:

Luc Laperrière

Student:

Etienne Drouin-Provencal

Partner:

Ondia

Discipline:

Engineering - mechanical

Sector:

University:

Université du Québec à Trois-Rivières

Program: