Note : english below

Contact : Sasan Sattarpanah Karganroudi

Titre : Inspection géométrique 3D intelligente in situ en temps réel et surveillance prédictive

Description du projet

La qualité des produits et des structures influe considérablement sur la durabilité des entreprises manufacturières en déployant l'évaluation non destructive (END). L'évaluation non destructive fournit des outils permettant d'inspecter les défauts, les imperfections, les dysfonctionnements et les anomalies sans endommager les pièces. L'inspection géométrique en 3D vise à vérifier la conformité des produits fabriqués et à contrôler l'état géométrique des structures. L'inspection assistée par ordinateur (IAO) utilise scan optique et laser 3D pour numériser la surface géométrique des pièces et la comparer à des modèles de référence afin de détecter les défauts et les anomalies géométriques. L'inspection géométrique des pièces non rigides/structures à grande échelle (N-RP/L-SS), par exemple les pièces en tôle dans la fabrication d'avions et de véhicules et les infrastructures métalliques, est largement pratiquée dans le contexte industriel. En raison de la flexibilité des N-RP/L-SS, l'inspection est généralement effectuée sur des dispositifs physiques pour immobiliser et contraindre les composants dans la position d'inspection requise. En conséquence, les montages sont robustes et nécessitent une faible qualification, mais ils sont dédiés à l'inspection d'un seul produit, ce qui nécessite une modification et une reconstruction pour chaque changement, ce qui impose des coûts élevés.

Profil des candidats

Maîtrise canadienne ou maîtrise de recherche en génie mécanique et/ou diplôme d'école d'ingénieur en génie mécanique.

Les sujets requièrent une bonne connaissance en métrologie géométrique 3D et CAI, en éléments finis, ainsi qu'un intérêt marqué et connaissance en programmation informatique, en analyse numérique et en analyse de données.

Title: Smart in-situ real-time 3D geometric inspection and predictive monitoring

Project description

Product and structure quality significantly affect manufacturing companies' sustainability by deploying non-destructive evaluation (NDE). NDE provides tools to inspect for flaws, imperfections, malfunctions, and anomalies without damaging parts. The 3D geometric inspection aims to verify the manufactured products' conformity and monitor structures' geometric condition. Computer-aided inspection (CAI) applies 3D optical and laser scanners to digitize the geometric surface of parts and compare it with reference models to detect defects and geometric anomalies. Geometric inspection of non-rigid parts/large-scale structures (N-RP/L-SS), e.g., parts made of sheet metals in aircraft and vehicle fabrication and metallic infrastructures, is largely performed in the industrial context. Due to the flexibility of N-RP/L-SS, the inspection is typically performed on physical fixtures to immobilize and constrain components in the required inspection position. As a result, fixtures are robust and require low qualification, but they are dedicated to a single product inspection requiring modification and reconstruction for each change that imposes high costs.

This project aims to reduce the use of inspection fixtures by developing smart real-time fixtureless CAI of N-RP/L-SS under large deformation. Using advanced nonlinear modeling/simulation, robotized 3D scanners, optimization, and artificial intelligence tools, the geometric state of equipment/structures is monitored in real-time to detect defects of products in each manufacturing process to avoid processing a faulty part and eliminate poor quality assemblies. Meanwhile, it enables predicting undesired deformation and geometric anomalies of infrastructures to associate geometric changes with potential failures or breakdowns and raise the alarm before they occur. The performance and robustness of CAI methods will also be evaluated and analyzed concerning the impact of measurement noise generated by 3D scanners. The project comprises fixtureless CAI of N-RP/L-SS under large deformation using robotized 3D scanners for geometric data, validation and verification of developed methods, smart and automatic defect detection in real-time, and geometric anomalies prediction.

Profile of candidates

Canadian master's degree or research master's degree in mechanical engineering and/or engineering school diploma in mechanical engineering.

The subjects require a good knowledge of 3D geometric metrology and CAI, finite element analysis (FEA), and strong interest, knowledge and skills in computer programming, numerical and data analysis.