Leonardo ha scelto Reco 3.26 per migliorare il processo di ispezione dei materiali su aerostrutture.
Di seguito si riportano le soluzioni offerte da Reco:
Controlli NDI
Nell’ottica di costruire uno strumento flessibile in grado di fare in maniera automatica la detection e la classification di difetti in differenti cicli produttivi, Reco 3.26 sta sviluppando un progetto di ricerca industriale e sviluppo sperimentale di tecniche di intelligenza artificiale per il miglioramento e l’automazione dei controlli non distruttivi e per la rilevazione di imperfezioni scaturite dal controllo ultrasonoro in sezioni di fusoliera in fibra di carbonio. L’obbiettivo è quello di fornire agli ispettori addetti ai controlli NDI uno strumento in grado di rilevare automaticamente i difetti potenziali senza la necessità per l'ispettore di analizzare la totalità delle mappe di scansione.
Reco WrinkleMeter
L’ispezione visiva viene effettuata con l’ausilio della microscopia ottica al fine di acquisire le foto su cui gli operatori di qualifica eseguiranno le misure per la valutazione della severità delle eventuali grinze rilevate.
Nell’ambito dell’analisi strutturale per l’individuazione di queste specifiche anomalie Reco ha sviluppato un sistema prototipale di visione artificiale, per la rilevazione e misurazione di grinze, in sezioni di fusoliera composte da fibre di carbonio. Reco WrinkleMeter è un software per l’elaborazione delle immagini acquisite mediante microscopio dagli operatori del controllo qualità, per individuare e misurare le informazioni caratterizzanti le eventuali ply grinzate all’interno del pacchetto.
Ispezione alluminio
Nell’ambito dell’analisi strutturale per l’individuazione di anomalie nel processo di assemblaggio delle fusoliere, Reco 3.26 sta sviluppando un sistema sperimentale di visione artificiale che, utilizzando le reti neurali convoluzionali (CNN Convolutional Neural Network) opportunamente addestrate, sia in grado di rilevare, localizzare e classificare i possibili difetti sulle superfici di alluminio causati da un utilizzo improprio di strumenti di assemblaggio o da mezzi abrasivi e/o dalle operazioni di rilavorazione incorrette.
Il sottosistema di computer vision sviluppato da Reco 3.26 e potenziato con tecniche e algoritmi di intelligenza artificiale, riceve in ingresso le immagini e/o le informazioni recuperate dal sottosistema di acquisizione, e restituisce la classificazione del difetto, se presente, insieme alla sua localizzazione sull’immagine.