Dans cette section, vous trouverez des informations sur des applications spécifiques du logiciel Dragonfly, à l'aide d'exemples qui peuvent être pertinents pour l'application qui vous intéresse.

Si vous ne trouvez pas votre application dans cette section, n'hésitez pas à nous contacter afin que nous puissions vous présenter ce qui est possible dans votre domaine d'intérêt. Chaque note applicative comprend une courte vidéo "comment faire" sur YouTube pour vous aider à utiliser le logiciel plus efficacement.

Apprentissage profond


Tout ce que vous avez toujours voulu savoir sur l'Apprentissage Profond de Dragonfly sans jamais oser le demander

Cette note applicative approfondit les capacités d'apprentissage profond de Dragonfly, en explorant trois idées reçues sur la technologie, et en couvrant les applications les plus courantes pour les données d'images de tomodensitométrie (CT): segmentation d'image, amélioration d'image et super-résolution. La note applicative aborde également certaines questions fréquemment posées au sujet de la technologie et contient un glossaire utile pour les références futures.

Électronique

Inspection des cartes de circuits imprimés (PCB)

L'inspection aux rayons X par tomographie assistée par ordinateur (TAO) permet d'évaluer la qualité des cartes de circuits imprimés (PCB). Il s'agit d'une méthode de routine pour inspecter et quantifier la présence de vides, de fissures, de connexions brisées, de ponts et de défauts typiques des circuits imprimés. Dans cette note applicative, nous présentons les capacités d'inspection électronique de la tomographie assistée par ordinateur à l'aide du logiciel Dragonfly.

CND industriel

Inspection industrielle

Cette note applicative illustre les applications les plus courantes pour l'inspection industrielle des pièces métalliques moulées, des pièces moulées par injection, du béton ou de toute autre pièce manufacturée nécessitant un contrôle de qualité.

Inspection de la batterie pour les distances de surplomb

L'inspection par rayons X au moyen de la tomographie assistée par ordinateur (TAO) permet d'évaluer la qualité des batteries et est particulièrement utile pour les batteries lithium-ion. La tomographie permet de vérifier facilement les vides, les fissures, les délaminations et les distances de surplomb entre les composants de l'anode et de la cathode. Dans cette note applicative, nous présentons les capacités d'inspection des batteries via la tomographie par ordinateur à l'aide du logiciel Dragonfly. En particulier, un modèle d'apprentissage profond est entraîné pour segmenter automatiquement les surplombs.

Segmentation des pales de turbines à l'aide de l'apprentissage profond

L'inspection industrielle des aubes de turbine joue un rôle important dans les secteurs de la production d'énergie et de l'aérospatiale, que ce soit pour le contrôle de la qualité de la fabrication ou pour l'évaluation de l'usure au fil du temps. La défaillance d'une aube de turbine en cours de fonctionnement peut entraîner des dommages importants et des pertes de vie potentielles, d'où l'importance vitale de leur inspection. Toutefois, les aubes de turbine sont difficiles à inspecter par tomodensitométrie en raison de leur densité et de leur géométrie, qui peuvent entraîner des artefacts d'image et rendre difficile l'évaluation quantitative à l'aide d'outils d'analyse d'image traditionnels.

Détection et évaluation des fissures

La détection des fissures par tomographie à rayons X non destructive est l'une des capacités clés qui rendent la technique utile pour les applications industrielles. La présence de fissures ou de défauts planaires, tels que les délaminations dans les composants techniques, constitue un problème majeur pour le maintien des performances des systèmes critiques dans les secteurs de l'énergie, de l'aérospatiale et d'autres industries. Les fissures dans les composants structurels peuvent entraîner des défaillances du système, des temps d'arrêt, des coûts de réparation élevés, voire des pertes de vies humaines. De nombreux outils de CND sont disponibles pour la détection des fissures, et la tomodensitométrie est de plus en plus utilisée à cette fin en raison de sa grande sensibilité. Elle fonctionne sur tous les types de matériaux et permet une caractérisation complète de l'emplacement et de l'étendue de la fissure dans l'échantillon, en fournissant un contexte spatial et des informations quantitatives.

Fabrication additive

Contrôle de la qualité d'un artefact de fabrication additive

La fabrication additive (AM) transforme la façon dont sont fabriqués les composants d'approvisionnement pour diverses industries, y compris l'aérospatiale et la médecine. Les nouvelles technologies s'accompagnent de nouveaux défis en matière d'inspection, et la tomodensitométrie est souvent utilisée pour cette application en raison de sa grande sensibilité à détecter les défauts et les imperfections typiques de la fabrication additive. Dans cette note applicative, nous présentons une pièce d'essai en AM métallique contenant certains des défauts typiques d'intérêt pour de telles inspections: fissures, poudres piégées et porosités.

Caractérisation des poudres pour la fabrication d'additifs

La fabrication additive utilisant des poudres métalliques est la méthode de fabrication additive la plus répandue dans l'industrie, et il est désormais largement reconnu que la qualité de la poudre est la clé d'une fabrication de haute qualité. Il existe de nombreuses façons de tester et de caractériser les poudres - toutes avec certaines limites et hypothèses. La tomographie par rayons X est de plus en plus utilisée en raison de sa capacité à fournir des informations morphologiques 3D complètes, en plus de la simple identification de la contamination ou des irrégularités excessives qui peuvent échapper à d'autres méthodes. Cette note applicative montre certaines des capacités de Dragonfly pour ce type d'échantillon.

Écart CAD de la fourchette AM

La fabrication additive (AM) permet de produire des géométries complexes uniques, mais il arrive que ces géométries ne respectent pas parfaitement l'intention du concepteur. Ces écarts peuvent être dus à des déformations dues aux températures élevées et aux contraintes résiduelles induites dans le matériau, ou à des erreurs dimensionnelles dans le parcours d'outil/le matériel de numérisation de la fabrication additive, ou encore à des erreurs de découpage du modèle CAO. D'autres erreurs inattendues peuvent également se produire et nécessiter une évaluation de la géométrie par rapport à l'intention de conception - communément appelée déviation CAO, comparaison nominal-réel ou cartes de déviation 3D.

Quantification de la porosité pour la fabrication additive

La porosité dans la fabrication additive est bien connue pour se présenter sous la forme de très petits pores, généralement régulièrement espacés sur la pièce. Des concentrations locales ou des amas de pores peuvent se produire, et des pores plus importants peuvent apparaître pour diverses raisons. Malgré l'énorme potentiel de la tomographie à rayons X pour cette application, la quantification de la porosité n'est pas souvent réalisée de manière correcte ou fiable. Cette note applicative présente une segmentation et une quantification simples et fiables de la porosité dans un cube de 10 mm d'AlSi10Mg fabriqué par fusion laser sur lit de poudre (L-PBF).