Un’intelligenza artificiale in grado di individuare autonomamente i difetti in qualsiasi componente industriale. È questo il risultato del progetto di ricerca 3DAIQ, co-finanziato dal Bando IRISS, nato dalla collaborazione tra TEC Eurolab, laboratorio modenese specializzato in analisi dei materiali, e Concept Reply, società del gruppo Reply esperta in Industrial IoT e Machine Learning.

L’innovazione si inserisce nel campo della tomografia industriale computerizzata, una tecnologia non distruttiva che, proprio come la TAC medica, permette di “radiografare” un oggetto per visualizzarne la struttura interna ed esterna senza danneggiarlo.

Attraverso l’uso di raggi X e algoritmi matematici, è possibile creare una replica virtuale in 3D del componente, rivelandone ogni dettaglio.

L’automazione dell’analisi delle anomalie tramite tecniche AI

Il progetto si inserisce nell’ambito della tomografia industriale computerizzata, una tecnologia non distruttiva che, proprio come la TAC medica, permette di “radiografare” un oggetto per visualizzarne la struttura interna ed esterna senza danneggiarlo.

Attraverso l’uso di raggi X e algoritmi matematici, il software di 3DAIQ può creare una replica virtuale in 3D del componente, rivelandone ogni dettaglio. Il progetto ha rappresentato un salto di qualità rispetto a una soluzione precedente: da un software in grado di analizzare solo un componente specifico, si è passati a un sistema flessibile che può adattarsi a qualsiasi pezzo industriale.

Dall’idea alla sperimentazione: il percorso di 3DAIQ

Lo sviluppo del software ha seguito un percorso strutturato. Inizialmente, il team ha condotto un’analisi preliminare delle condizioni di mercato e operative.

Successivamente, si è passati alla selezione e preparazione dei dati, utilizzando un vasto set di dati pre-esistenti e già etichettati. Per estendere l’addestramento dell’algoritmo, sono stati creati appositamente nuovi campioni metallici in lega di alluminio tramite Additive Manufacturing (stampa 3D), in collaborazione con l’Università di Padova, progettati per contenere difetti specifici.

A questo punto, il team si è dedicato allo sviluppo della soluzione software, che include un modello di AI addestrato con una pipeline semi-supervisionata e un’interfaccia utente che permette di analizzare le immagini e generare report dettagliati.

Infine, il progetto si è concluso con la sperimentazione sul campo, testando la soluzione anche su un componente completamente nuovo per assicurarne l’efficacia e l’affidabilità.

Benefici e applicazioni dell’automazione dell’analisi delle anomalie per il settore manifatturiero

Il nuovo software, nella sua versione più aggiornata, ha raggiunto i risultati attesi: il sistema infatti è dotato di un’interfaccia utente semplice ed efficace che permette di identificare automaticamente e con precisione eventuali difetti presenti in qualsiasi tipologia di componente.

La soluzione, applicabile a diverse esigenze di ispezione in ambito manifatturiero, è inoltre in grado di determinare le dimensioni dei difetti identificati, parametro cruciale in ambito ingegneristico, e la loro posizione, fornendo successivamente un report dei risultati.

“Il progetto ci ha permesso di realizzare una soluzione innovativa, applicabile a diverse esigenze di ispezione di qualità dei nostri clienti in ambito manifatturiero e non solo”, commenta Paolo Carletto, Partner di Concept Reply.

“Pensiamo che l’automazione dell’analisi delle anomalie tramite tecniche AI possa portare grandi benefici in termini di efficienza e precisione, contribuendo ad una riduzione degli scarti di produzione ed al miglioramento della sostenibilità dei processi produttivi”, aggiunge.