Contribution à l’inspection des pièces mécaniques souples sans le recours à des opérations de conformation

Haj Ibrahim, Marwa (2021). Contribution à l’inspection des pièces mécaniques souples sans le recours à des opérations de conformation. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

L'inspection des pièces fabriquées est une étape importante de la fabrication. En raison des variations inhérentes des procédés de fabrication, les composants produits contiennent des écarts dimensionnels et géométriques par rapport à la forme nominale telle que définie dans un logiciel de conception assistée par ordinateur (CAO). Ces écarts sont désignés ‘défauts’. À noter que les défauts peuvent être acceptables ou pas, en fonction de la tolérance allouée. Dans le cas spécifique des pièces dites flexibles (ou souples), la forme (géométrie) à l’état libre peut être significativement différente de la géométrie nominale. Ces ‘déformations’ sont causées par la force de gravité et/ou des distorsions induites par des contraintes résiduelles. Traditionnellement, la séparation des déformations et des défauts est réalisée en conformant le composant sur un gabarit qui reproduit la forme nominale. L’inspection des défauts est donc effectuée par des gabarits de conformation dédiés à cette tâche. Si on veut s’affranchir du gabarit et procéder à l’inspection sans dispositif de conformation, une manipulation mathématique devient nécessaire pour conformer virtuellement la pièce par une opération de recalage (registration) dite non rigide.

L’objective de cette recherche est donc de proposer un outil pour manipuler des nuages de points obtenus d’une numérisation, réalisée sans gabarit de conformation, d’un composant mécanique flexible. Ainsi, les coûts de processus d’inspection se trouvent réduits et la productivité améliorée. Plus spécifiquement, le projet vise l'amélioration d’un algorithme de recalage nommé CPD (Coherent Point Drift) développé à l’origine pour l’industrie de l’animation graphique et inadapté pour le cas des composants mécaniques. Nos travaux améliorent la recherche de correspondance entre le nuage des points mesurés et un nuage de points issu de la pièce nominale en réalisant un recalage dit ‘flexible’. En d'autres termes, le recalage développé garantit une transformation isométrique restreinte à des contraintes qui reflètent les propriétés physiques de la pièce mesurée (rigidité en tension, flexibilité en torsion). L’idée maitresse de nos travaux est que, lors de l’alignement avec l’algorithme CPD qui est lancé de manière itérative pour aligner les maillages CAO sur les maillages SCAN, nous minimisons simultanément deux critères : la distance point à point entre CAO et SCAN et une représentation cohérente de la distorsion (métrique qui reflète l’étirement) du modèle CAO à chaque itération.

Le projet est basé sur deux contributions. La première est l’amélioration du processus d’alignement qui a été obtenue en développant une méthode d'optimisation basée sur un algorithme génétique (AG) qui a permis d’identifier les paramètres optimaux de régularisation de l’algorithme CPD. Ces paramètres contrôlent la qualité de la phase d'alignement. De plus nous avons introduit une méthode qui adapte les hyperparamètres de l’algorithme CPD à la rigidité locale. Cette approche est performante surtout dans le cas des pièces qui présentent des variations de rigidité situées dans des régions à forte courbure. Une reformulation de la fonction objective de l'algorithme est mise en avant. Une matrice de correction associée à l'importance de chaque point de mesure, et donc à la rigidité locale de la pièce lors de la phase d’alignement, a été introduite et intégrée. Les points de mesure représentant la même rigidité ont été regroupés et classifiés en utilisant l'algorithme des c-moyens flous (fuzzy c-means). L'efficacité de l'approche proposée est démontrée sur différentes études de cas issus de l'industrie de transport. Les résultats obtenus démontrent une meilleure détection et quantification des erreurs dimensionnelles et géométriques.

La deuxième contribution de ce projet de cette thèse est de proposer une approche complémentaire pour optimiser la phase d’alignement. Il s’agit d’une amélioration du critère de calcul de la distance euclidienne entre les deux modèles, CAO et SCAN. Le but est de déterminer la méthode le plus efficace pour estimer la distance entre les deux modèles. La métrique utilisée est basée sur une approximation du Hausdorff distance en proposant différente implémentation afin de réduire les erreurs algorithmiques induisant une mauvaise estimation de défaut de fabrication présenté sur la pièce.

Résumé traduit

The dimensional inspection of manufactured parts is an essential step during the manufacture and assembly of components. Due to inherent variations in manufacturing processes, produced components contain dimensional and geometric deviations from their nominal shape as defined in computer-aided design (CAD) software. These deviations are referred to as "defects". Note that the defects may or may not be acceptable, depending on the tolerance allowed. In addition, and in the specific case of non-rigid (or flexible) parts, the shape (geometry) in the Free State can be significantly different from the nominal shape. These "deformations" are caused by gravity and / or by the distortion induced by residual stresses. Traditionally, the separation of deformations and defects is achieved by conforming the component to a jig which reproduces the nominal shape. Therefore, the defect inspection is carried out on a template specifically dedicated to this task. If we want to proceed the inspection without a conforming device, mathematical manipulation becomes necessary to virtually conform the part based on registration operation called non-rigid.

Therefore, the goal of this research is to provide a digital tool to manipulate a point cloud resulting from a digitization without using special conforming template for a flexible mechanical component. Thus, inspection process decreases costs and increases productivity. More specifically, the project aims to improve CPD algorithm (Coherent Point Drift) widely used in imaging applications and not adapted for mechanical components. Our work improves the search for correspondence between the measured points cloud and a nominal point cloud by performing a flexible registration. In other words, the developed registration operation guarantees an isometric transformation restricted constraints reflecting the physical properties of the mechanical part (tensile rigidity, torsional flexibility). The main idea of our work is that during the alignment phase with the CPD algorithm (iteratively executed to align the CAD meshes on the SCAN meshes), two criteria are simultaneously minimized: the point to point distance between CAD and SCAN and a scalar representation of change of parameter size of CAD mesh at each iteration of CPD algorithm.

The proposed project is based on two main contributions. The first is to improve the alignment process by developing an optimization method based on genetic algorithm (GA) to find the optimal regularization parameters of CPD algorithm that control the alignment phase. Also, we have adapted the hyper-parameters Of CPD to the local stiffness. This approach is effective especially in the case of those representing rigidity variations located in regions with strong curvature.

A reformulation of the objective function of the algorithm is put forward. A correction matrix associated with the importance of each measurement point, and therefore with the local stiffness of the part during the alignment phase, has been introduced and integrated. The measurement points representing the same stiffness were grouped and classified using the fuzzy c-means algorithm. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on various case studies from the transport industry. The results obtained demonstrate better detection and quantification of dimensional and geometric errors.

The second contribution of this thesis project is to propose another approach complementary to the first contribution to optimize the alignment phase. This is an improvement of the Euclidean distance calculation criterion between the two CAD and SCAN models by defining metrics based on a distance calculation approximation in order to obtain a good estimate of defects.

Type de document:	Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires:	"Thèse présentée à l’École de technologie supérieure comme exigence partielle à l’obtention du doctorat en génie". Comprend des références bibliographiques (pages 107-112).
Mots-clés libres:	CPD, algorithme génétique, recalage rigide, recalage non rigide, inspection, pièces flexibles, pièces souples, classification, fuzzy c-means, déformations
Directeur de mémoire/thèse:	Directeur de mémoire/thèse Tahan, Souheil-Antoine
Codirecteur:	Codirecteur Mahjoub, Mohamed Ali
Programme:	Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt:	11 janv. 2022 15:31
Dernière modification:	23 févr. 2022 18:41
URI:	https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2827

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