L'inspection automatisée des rayons X (AXI) est une technologie basée sur les mêmes principes que l'inspection optique automatisée (AOI). Il utilise les rayons X comme source, au lieu de la lumière visible, pour inspecter automatiquement les fonctionnalités, qui sont généralement cachées de la vue.
L'inspection automatisée des rayons X est utilisée dans un large éventail d'industries et d'applications, principalement avec deux objectifs majeurs:
L'optimisation du processus, c'est-à-dire que les résultats de l'inspection sont utilisés pour optimiser les étapes de traitement suivant,
La détection des anomalies, c'est-à-dire le résultat de l'inspection sert de critère pour rejeter une pièce (pour la ferraille ou la retravail).
Alors que l'AOI est principalement associé à la fabrication d'électronique (en raison d'une utilisation généralisée dans la fabrication de PCB), AXI a une gamme d'applications beaucoup plus large. Il va de la vérification de la qualité des roues en alliage à la détection des fragments d'os dans la viande transformée. Partout où un grand nombre d'éléments très similaires sont produits en fonction d'une norme définie, l'inspection automatique à l'aide du logiciel avancé de traitement d'image et de reconnaissance des modèles (vision par ordinateur) est devenu un outil utile pour garantir la qualité et l'amélioration du rendement dans le traitement et la fabrication.
Avec l'avancement du logiciel de traitement d'image, les applications numériques pour l'inspection automatisée des rayons X sont énormes et en croissance constante. Les premières applications ont commencé dans les industries où l'aspect de sécurité des composants a exigé une inspection minutieuse de chaque pièce produite (par exemple, les coutures de soudage pour les pièces métalliques dans les centrales nucléaires) car la technologie était très coûteuse au début. Mais avec une plus grande adoption de la technologie, les prix ont diminué de manière significative et ont ouvert l'inspection automatisée des rayons X jusqu'à un champ beaucoup plus large - partiellement alimenté par des aspects de sécurité (par exemple, la détection du métal, du verre ou d'autres matériaux dans les aliments transformés) ou pour augmenter le rendement et optimiser le traitement (par exemple, détection de la taille et de la localisation des trous dans le fromage pour optimiser les motifs de tranchage).[4]
Dans la production de masse d'articles complexes (par exemple dans la fabrication d'électronique), une détection précoce des défauts peut réduire considérablement le coût global, car il empêche les pièces défectueuses d'être utilisées dans les étapes de fabrication ultérieures. Il en résulte trois avantages majeurs: a) Il fournit des commentaires au plus tôt possible que les matériaux sont défectueux ou que les paramètres de processus sont incontrôlables, b) il empêche d'ajouter de la valeur aux composants qui sont déjà défectueux et réduisent donc le coût global d'un défaut, et c) il augmente la probabilité de défauts sur le terrain du produit final, car le défaut peut ne pas être détecté à des stations ultérieures dans l'inspection de la qualité ou pendant les tests limités.
Temps de poste: décembre-28-2021