De nouvelles voies dans le domaine des essais de matériaux : comment l’intelligence artificielle (IA) révolutionne l’essai d’expansion de trou selon la norme ISO 16630
Les exigences imposées aux matériaux modernes en tôle ne cessent d’augmenter. Dans l’industrie automobile, le secteur de l’énergie ou l’aéronautique, les tôles doivent non seulement être légères et stables, mais disposer en même temps d’une formabilité fiable, sans fissuration des bords. Pour évaluer cette sensibilité aux fissures, l’essai d’expansion de trou (HET) selon la norme ISO 16630 s’est imposé. ZwickRoell va encore plus loin avec une solution innovante : une intelligence artificielle (IA) intégrée dans la machine d’essai d’emboutissage détecte les fissures automatiquement en temps réel.
Qu’est-ce que l’essai d’expansion de trou ? Et pourquoi est-il déterminant pour le formage des tôles ?
L’essai sur la machine d’essai d’emboutissage commence par un trou de 10 mm de diamètre poinçonné dans un éprouvette de tôle. Ce trou est élargi à l’aide d’un poinçon conique (60°) jusqu’à ce qu’une fissure continue apparaisse. L’objectif est de déterminer le rapport d’expansion du trou (λ), qui décrit entre autres la formabilité du bord de la tôle. Le défi réside dans la détection précise de la première fissure continue. Les méthodes manuelles sont sujettes à erreurs et dépendent fortement de l’opérateur. Les algorithmes classiques de traitement d’images offrent une plus grande cohérence, mais atteignent leurs limites face à la diversité des matériaux. Et c’est précisément là qu’intervient l’IA.
Les algorithmes classiques de traitement d’images basés sur des règles offrent certes une plus grande cohérence, mais nécessitent l’ajustement de paramètres spécifiques pour chaque type de matériau. Pour les nouveaux types d’éprouvettes, il faut d’abord déterminer le jeu de paramètres approprié, ce qui prend beaucoup de temps. Lors du changement d’éprouvette, il faut également veiller à ce que le jeu de paramètres correct soit réglé en conséquence. La détection des fissures basée sur l’IA élimine ces difficultés : elle est fiable, sans réglage manuel, et s’adapte automatiquement aux différents matériaux.
Détecter les fissures sur les bords : voici pourquoi les méthodes classiques atteignent leurs limites.
La détection manuelle des fissures exige une concentration totale et une grande expérience de la part de l’opérateur. Et le taux d’erreur augmente lorsque les vitesses d’essai sont élevées. Bien que le traitement d’images industriel classique soit plus cohérent, il n’est souvent pas assez flexible pour les nouveaux matériaux ou les matériaux complexes. Conséquence : une détection tardive ou erronée des fissures. C’est précisément ce qui conduit parfois à des résultats d’essai inexacts et à des répétitions indésirables.
Détection des fissures en temps réel avec l’IA : voici comment fonctionne le réseau neuronal de ZwickRoell
ZwickRoell a intégré un réseau neuronal développé tout spécialement dans le logiciel d’essai testXpert. Celui-ci détecte les fissures en temps réel, directement pendant l’essai. Le traitement d’images ne prend que 50 millisecondes par image, et ce sur un ordinateur d’essai standard.
La base de données pour des résultats fiables de l’IA : 657 000 images, 2 700 éprouvettes
L’IA de ZwickRoell a été entraînée avec plus de 657 000 images provenant de 2 700 éprouvettes. Les données proviennent de projets clients, d’essais internes et de mises en service. Les annotations des fissures sont strictement conformes à la norme ISO 16630, ce qui garantit la conformité aux normes. Et les résultats parlent d’eux-mêmes : l’IA détecte les fissures avec une fiabilité de 99 % pour les matériaux connus et de 98 à 99 % pour les nouveaux matériaux.
Essai automatisé de formage de tôles avec la machine d’essai d’emboutissage – Quand précision rime avec efficacité
La machine d’essai d’emboutissage de ZwickRoell est la plateforme idéale pour les essais d’expansion de trous. Spécialement conçue pour les essais de formage de tôles, elle offre une multitude de fonctions qui rendent le processus d’essai plus efficace et plus sûr. Un atout particulier : la manipulation automatisée des éprouvettes. Avec un magasin pouvant contenir jusqu’à 100 éprouvettes et une reconnaissance de codes 2D intégrée, les essais sont effectués en mode « Night Shift », sans aucune intervention de l’opérateur. Cela permet de gagner du temps et de réduire les sources d’erreurs. La machine d’essai d’emboutissage est également entièrement compatible avec l’extensomètre videoXtens, dans lequel la détection de fissures par IA est intégrée. Il en résulte un processus d’essai continu et automatisé, de l’identification des éprouvettes à la documentation des résultats.
Flexible pour les nouveaux matériaux : l’IA reste capable d’apprendre grâce à de nouvelles données d’entraînement
Un autre avantage de la solution d’IA est sa capacité d’entraînement continu. Lorsque de nouveaux matériaux exotiques doivent être testés, l’IA peut être entraînée en lui fournissant des données supplémentaires, soit localement chez le client, soit dans le cloud. À partir de 2026, ZwickRoell proposera un programme d’entraînement spécial permettant aux clients de développer leurs propres modèles sur la base de matériaux spécifiques.
Conclusion : plus de qualité, moins d’efforts – Voilà pourquoi l’IA et la machine d’essai d’emboutissage redéfinissent les essais de matériaux
L’essai d’expansion de trou avec détection de fissures par IA représente une avancée significative dans le domaine des essais de matériaux. La combinaison d’un logiciel intelligent et de la puissante machine d’essai d’emboutissage permet d’obtenir des résultats d’essai d’une qualité inédite : précis, reproductibles et indépendants de l’opérateur. L’IA détecte les fissures de manière fiable en temps réel, ce qui permet de gagner du temps, d’économiser des matériaux et de réduire l’influence des erreurs humaines. Dans le même temps, la machine d’essai d’emboutissage est un système d’essai robuste et automatisable qui s’intègre parfaitement dans les processus modernes de production et d’assurance qualité. Grâce à la possibilité de continuer à entraîner l’IA, le système est également évolutif et flexible pour les nouveaux matériaux et les nouvelles exigences. Les entreprises qui misent sur cette technologie investissent non seulement dans de meilleurs résultats d’essai, mais aussi dans l’efficacité, la sécurité et la force d’innovation.
