Nuevas vías en el ensayo de materiales: Así es como está revolucionando la inteligencia artificial (IA) el ensayo de ensanchamiento de orificios conforme a ISO 16630
Los requisitos exigidos a los materiales modernos de chapa son cada vez más estrictos. En los sectores de automoción, energía o aeronáutica, las chapas no solo deben ser ligeras y resistentes, sino tener una conformabilidad fiable, sin que aparezcan grietas en los bordes. Para evaluar esta tendencia a la formación de grietas, el ensayo de ensanchamiento de orificios (HET) según la ISO 16630 se ha consolidado como estándar. Con una solución innovadora, ZwickRoell va un paso más allá: La inteligencia artificial (IA) detecta las grietas de forma automática y en tiempo real, integrada en la máquina de ensayos de conformado de chapas metálicas.
¿En qué consiste el ensayo de ensanchamiento de orificios? Y, ¿por qué es tan importante la conformabilidad de la chapa?
El ensayo en la máquina de ensayos de conformado de chapas comienza con un orificio punzonado de 10 mm de diámetro en una probeta de chapa. Este orificio se expande con un punzón cónico (60°) hasta que aparece una grieta continua visible. El objetivo es determinar la relación de ensanchamiento del orificio (λ), que describe, entre otros aspectos, la capacidad de conformado del borde de la chapa. El desafío se encuentra en la detección precisa de la primera grieta continua. Los métodos manuales son propensos a errores y dependen en gran medida del operador. Los algoritmos de procesamiento de imágenes tradicionales ofrecen una mayor consistencia, pero se ven limitados ante una amplia variedad de materiales. Y aquí es precisamente donde entra en juego la IA.
Si bien los algoritmos clásicos de procesamiento de imágenes basados en reglas proporcionan una mayor consistencia, requieren ajustar parámetros específicos para cada tipo de material. Cuando se trabaja con nuevos tipos de probetas, primero debe determinarse el conjunto de parámetros adecuado, lo que lleva mucho tiempo. Además, al cambiar de probeta es necesario verificar que se haya seleccionado el conjunto de parámetros correcto. La detección de grietas basada en IA elimina estos obstáculos: detecta grietas de forma fiable, sin necesidad de ajustes manuales, y se adapta automáticamente a diferentes tipos de materiales.
Detección de grietas en el borde: porque los métodos clásicos están limitados.
La detección manual de grietas exige plena concentración y experiencia por parte del operador. Justamente a velocidades de ensayo elevadas aumenta la tasa de error. Si bien el procesamiento industrial tradicional de imágenes es más consistente, a menudo carece de la flexibilidad necesaria para materiales nuevos o complejos. El resultado: la detección tardía o incorrecta de la grieta, que es lo que puede generar a resultados de ensayo imprecisos y a repeticiones no deseadas.
Detección de grietas en tiempo real con IA: así es como funciona la red neuronal de ZwickRoell
ZwickRoell ha integrado una red neuronal especialmente desarrollada en el software de ensayo testXpert, que detecta grietas en tiempo real, directamente durante el ensayo. El procesamiento de imágenes se realiza en tan solo 50 milisegundos por imagen, y además en un ordenador de ensayos convencional.
La base de datos para obtener resultados fiables con IA: 657.000 imágenes, 2.700 probetas
La IA de ZwickRoell se entrenó con más de 657.000 imágenes procedentes de 2.700 probetas. Los datos provienen de proyectos de clientes, ensayos internos y puestas en marcha. Las anotaciones de grietas siguen estrictamente la ISO 16630, lo que garantiza la conformidad con la norma. Y los resultados hablan por sí solos: La IA detecta grietas en materiales conocidos con una fiabilidad del 99 %, y en materiales nuevos con una probabilidad del 98–99 %.
Ensayo automatizado de chapas con la máquina de ensayos de conformado de chapas metálicas: eficiencia con precisión
La máquina de ensayos de conformado de chapas metálicas de ZwickRoell es la plataforma ideal para realizar el ensayo de ensanchamiento de orificios. Ha sido desarrollada específicamente para ensayos de conformado en chapas y ofrece numerosas funciones mejoran el proceso, haciéndolo más eficiente y seguro. Un aspecto destacado es la manipulación de probetas automatizada. Con un cargador para hasta 100 probetas y un sistema integrado de lectura de códigos 2D, los ensayos pueden realizarse en modo «Night Shift», es decir, sin ninguna intervención por parte del operador. De este modo, se puede ahorrar tiempo y reducir las fuentes de error. La máquina de ensayos de conformado de chapa es, además, totalmente compatible con el extensómetro videoXtens, que lleva integrada la detección de grietas mediante IA. Todo ello crea un proceso de ensayo continuo y automatizado: desde la identificación de la probeta hasta la documentación de resultados.
Flexibilidad para nuevos materiales: así es cómo se adapta la IA mediante reentrenamiento
Otra ventaja de la solución basada en IA es su capacidad de reentrenamiento. Cuando se van a ensayar materiales nuevos o poco habituales, la IA puede reentrenarse con datos adicionales, locales del cliente o en la nube. A partir de 2026, ZwickRoell ofrecerá un programa específico de reentrenamiento que permitirá a los clientes desarrollar sus propios modelos basados en materiales específicos.
Conclusión: Más calidad, menos esfuerzo: porque la IA y la máquina de ensayos de conformado de chapa están redefiniendo los ensayos de materiales
El ensayo de ensanchamiento de orificios con detección de grietas mediante IA representa un avance significativo en los ensayos de materiales. La combinación de software inteligente con nuestra potente máquina de ensayos de conformado de chapas BUP permite obtener resultados de ensayo de una calidad sin precedentes: precisos, reproducibles e independientes del operador. Con la IA, podemos detectar grietas de forma fiable y en tiempo real, ahorrar tiempo y material y reducir la influencia de errores humanos. Al mismo tiempo, la máquina de ensayos de conformado de chapa es un sistema de ensayos robusto y automatizable que puede integrarse perfectamente en procesos modernos de producción y aseguramiento de la calidad. Gracias a la posibilidad de continuar entrenando la IA, el sistema se convierte en una solución preparada para el futuro y flexible ante nuevos materiales y requisitos. Las empresas que apuestan por esta tecnología no solo invierten en mejores resultados de ensayo, sino también en eficiencia, seguridad y capacidad de innovación.
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