L'inspection automatisée par rayons X (AXI) est une technologie basée sur les mêmes principes que l'inspection optique automatisée (AOI). Elle utilise les rayons X comme source, plutôt que la lumière visible, pour inspecter automatiquement des éléments généralement invisibles.
L'inspection automatisée par rayons X est utilisée dans un large éventail d'industries et d'applications, principalement avec deux objectifs majeurs :
Optimisation du processus, c'est-à-dire que les résultats de l'inspection sont utilisés pour optimiser les étapes de traitement suivantes,
Détection d'anomalie, c'est à dire le résultat de l'inspection servant de critère pour rejeter une pièce (pour mise au rebut ou reprise).
Si l'AOI est principalement associée à la fabrication électronique (en raison de son utilisation répandue dans la fabrication de circuits imprimés), l'AXI offre un champ d'application beaucoup plus large. Elle s'étend du contrôle qualité des jantes en alliage à la détection de fragments d'os dans la viande transformée. Dès qu'un grand nombre d'articles très similaires sont produits selon une norme définie, l'inspection automatique à l'aide de logiciels avancés de traitement d'images et de reconnaissance de formes (vision par ordinateur) est devenue un outil précieux pour garantir la qualité et améliorer le rendement de la transformation et de la fabrication.
Avec les progrès des logiciels de traitement d'images, le nombre d'applications pour l'inspection automatisée par rayons X est considérable et en constante croissance. Les premières applications ont vu le jour dans des industries où la sécurité des composants exigeait une inspection minutieuse de chaque pièce produite (par exemple, les soudures des pièces métalliques dans les centrales nucléaires), car la technologie était initialement très coûteuse. Mais avec son adoption généralisée, les prix ont considérablement baissé, ouvrant un champ d'application beaucoup plus vaste à l'inspection automatisée par rayons X, en partie alimentée par des aspects de sécurité (par exemple, la détection de métal, de verre ou d'autres matériaux dans les aliments transformés) ou par l'augmentation du rendement et l'optimisation des procédés (par exemple, la détection de la taille et de l'emplacement des trous dans le fromage pour optimiser les schémas de tranchage).[4]
Dans la production en série de pièces complexes (par exemple, dans la fabrication électronique), une détection précoce des défauts peut réduire considérablement le coût global, car elle évite l'utilisation de pièces défectueuses lors des étapes de fabrication ultérieures. Cela présente trois avantages majeurs : a) elle permet de remonter le plus tôt possible les défauts de matériaux ou les paramètres de processus hors de contrôle ; b) elle évite d'ajouter de la valeur à des composants déjà défectueux et réduit ainsi le coût global d'un défaut ; et c) elle augmente la probabilité de défauts sur le produit final, car le défaut peut ne pas être détecté aux étapes ultérieures du contrôle qualité ou des tests fonctionnels en raison du nombre limité de mires de test.
Date de publication : 28 décembre 2021