Détection de défauts sur radiographies de pièces composites rotor grâce à l’IA - APIA-2024
Communication Dans Un Congrès Année : 2024

Détection de défauts sur radiographies de pièces composites rotor grâce à l’IA

Nicolas Griselin
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1385749

Résumé

During the quality control of rotor composite parts, each part is systematically inspected using a non-destructive control method, based on visual analysis of X-ray shots taken on the parts. In this article, an automatic approach for defects detection using AI is used. Application to the industrial case is presented with precision to predict defects of about 85%, a recall of 96% and a F1-score 90%. Article presented during the ERF 2024.
Lors du contrôle qualité des pièces composites rotor, chaque pièce est systématiquement inspectée au moyen d'une méthode de contrôle non-destructive, basée sur l’analyse visuelle de clichés radiographiques prises sur ces pièces. Dans cet article, une approche automatique de détection des défauts grâce à l’utilisation de l’IA est utilisée. L'application au cas industriel est présentée avec une précision pour prédire des défauts d'environ 85%, un Recall de 96% et un F1-score de 90%. Article présenté lors de l'ERF 2024.
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Dates et versions

hal-04588729 , version 1 (27-05-2024)
hal-04588729 , version 2 (26-08-2024)

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Identifiants

  • HAL Id : hal-04588729 , version 2

Citer

Nicolas Griselin. Détection de défauts sur radiographies de pièces composites rotor grâce à l’IA. 10e Conférence Nationale sur les Applications Pratiques de l’Intelligence Artificielle - APIA 2024, Jul 2024, La Rochelle, France. ⟨hal-04588729v2⟩

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