Développé par le groupe BMW et le Fraunhofer EZRT, le RobotCT est constitué de quatre robots coordonnés, qui se déplacent autour du prototype, pour produire plusieurs milliers d'images en coupe.

L econstructeur auto-mobile allemand BMW a annoncé, courant juillet, avoir intro-duit la tomographie numérique (ComputerTomography ou CT) dans le développement, la production et l'analyse de prototypes, « une première dans l'industrie automobile », affirme-t-il. Grâce à cette technologie, dont l'installation se trouve au sein de l'usine pilote du Centre de recherche et d'innovation (FIZ) de Munich (Allemagne), la gamme complète de véhicules, de la Mini àlaRolls-Royce, peut désormais être contrôlée avec une très bonne qualité, même aux premiers stades du développement.

« L'utilisation de ce système de tomographie est un grand pas en avant, car il nous aidera à améliorer la qualité de nos produits. Nous pouvons en effet maintenant analyser nos prototypes dans les moindres détails, sans avoir à d'abord les démonter », explique Udo Hänle, responsable de l'intégration de la produc-tion et de l'usine pilote chez BMW. Le nouveau système permet d'examiner les véhicules d'une manière qui ne serait pas possible avec les systèmes de tomographie numérique classiques et statiques. Comme d'atteindre des positions de test sur des objets aux formes complexes (carrosserie ou espace de tra-vail particulièrement large). « En fin de compte,cela nous per-mettrad'intégrerencoreplus rapidement de nouvelles technologies dans une série de véhicules », ajoute-t-il.

Pour Michael Koch, responsable de l'analyse des matériaux et des processus chez BMW,« nous utilisons les scanners CT et à rayons X pour vérifier les pièces de véhicules depuis de nombreuses années, mais ce dernier système amène l'assurance qualité à un tout autre niveau. Nous pouvons désormais analyser nos véhicules jusqu'au niveau du micromètre .» Ce degré de détail est nécessaire pour vérifier les soudures et les raccords à vis, vérifier l'état du corps avant et après la peinture, lorsque les températures extrêmes peuvent affecter les liaisons adhésives. Les résultats de l'analyse sont ensuite utilisés comme base pour apporter des modifications ciblées à la production en série.

Un partenariat avec le Fraunhofer EZRT

Destinée à l'origine aux essais aérospatiaux, cette technologie, financée à la fois par des fonds publics et des projets indépendants, a nécessité 13 ans de recherche. Les ingénieurs du constructeur allemand et le centre de développement pour la technologie à rayons X (EZRT), une division du Fraunhofer Institute for Integrated Circuits (IIS), ont passé deux ans à développer le RobotCT. Il est constitué de quatre robots coordonnés, qui se déplacent autour du prototype – ils travaillent par paires, l'un pour la source de rayons X et l'autre pour le détecteur – pour produire plusieurs milliers d'images en coupe.

Les données collectées sont ensuite transmises à un programme informatique spécialement conçu pour calculer une image en 3D à plusieurs couches. C'est la base d'une analyse détaillée du fonctionnement interne du véhicule, offrant des informations sur des objets aussi petits que 100µm. Contrairement aux systèmes de CT couramment utilisés dans l'industrie, qui travaillent sur des objets d'environ 300mm de diamètre,le défi particulier est, ici, l'utilisation d'algorithmes pour corriger les imprécisions géométriques de ces gros robots (portée de quelques mètres) directement à partir des données de mesure enregistrées. Pour le Fraunhofer EZRT, la tomographie numérique robotisée n'est que le début d'une idée plus large: « l'objectif à long terme n'est pas simplement de mesurer les données matérielles de manière aléatoire ou en masse, mais plutôt de n'acquérir que les données pertinentes, qui seraient déterminées par des capteurs cognitifs. Les clients ne recevront alors que quelque chose de semblable à une boîte noire hautement flexible, sans devoir acquérir une quelconque expertise en matière de contrôle non destructif (CND) .» Les ingénieurs mènent actuellement des recherches pour déterminer dans quelle mesure l'intelligence artificielle (IA) pourrait être utilisée pour évaluer les résultats.