L'inspection automatisée aux 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 éléments qui sont généralement cachés à la vue.
L'inspection automatisée par rayons X est utilisée dans un large éventail d'industries et d'applications, principalement avec deux objectifs principaux :
Optimisation du processus, c'est-à-dire que les résultats de l'inspection sont utilisés pour optimiser les étapes de traitement suivantes,
La détection d'anomalies, c'est-à-dire le résultat de l'inspection, sert de critère pour rejeter une pièce (pour mise au rebut ou retouche).
Alors que l'AOI est principalement associé à la fabrication électronique (en raison de son utilisation généralisée dans la fabrication de PCB), AXI a une gamme d'applications beaucoup plus large.Cela va du contrôle qualité des jantes en alliage à la détection de fragments d'os dans la viande transformée.Partout où un grand nombre d’articles très similaires sont produits selon une norme définie, l’inspection automatique utilisant un logiciel avancé de traitement d’image et de reconnaissance de formes (vision par ordinateur) est devenue un outil utile pour garantir la qualité et améliorer le rendement du traitement et de la fabrication.
Avec les progrès des logiciels de traitement d’images, le nombre d’applications pour l’inspection automatisée aux rayons X est énorme et en constante augmentation.Les premières applications ont débuté dans des industries où l'aspect sécurité des composants exigeait une inspection minutieuse de chaque pièce produite (par exemple les cordons de soudure des pièces métalliques dans les centrales nucléaires) car cette technologie était censée être très coûteuse au départ.Mais avec l'adoption plus large de la technologie, les prix ont baissé de manière significative et ont ouvert l'inspection automatisée aux rayons X à un domaine beaucoup plus large – en partie alimenté là encore par des aspects de sécurité (par exemple, détection de métal, de 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 l'emplacement des trous dans le fromage pour optimiser les modèles de tranchage).[4]
Dans la production de masse d'articles complexes (par exemple dans la fabrication de produits électroniques), une détection précoce des défauts peut réduire considérablement le coût global, car elle empêche l'utilisation de pièces défectueuses dans les étapes de fabrication ultérieures.Cela présente trois avantages majeurs : a) il fournit un retour d'information le plus tôt possible lorsque les matériaux sont défectueux ou que les paramètres du processus sont hors de contrôle, b) il évite d'ajouter de la valeur aux composants déjà défectueux et réduit donc le coût global d'un défaut. , et c) cela augmente la probabilité de défauts sur le terrain du produit final, car le défaut peut ne pas être détecté à des étapes ultérieures de l'inspection de qualité ou pendant les tests fonctionnels en raison de l'ensemble limité de modèles de test.
Heure de publication : 28 décembre 2021