Grant: Applied Research and Development Grants - Level 2

Le contrôle non destructif (CND) par ultrasons est une étape cruciale dans le processus de production des*pièces aéronautiques. Il permet de garantir la fiabilité des aéronefs et la sécurité des personnes. Pour faire face à*l'augmentation des cadences de production, beaucoup d'efforts ont été déployés dans l'industrie pour*automatiser les systèmes de CND. En revanche, l'analyse des données générées lors des inspections est encore*très largement réalisée « manuellement » par des opérateurs humains alors qu'elle représente une part*significative du coût total de l'inspection. Pour diminuer les coûts du contrôle de qualité et améliorer la*probabilité de détection des défauts, Bombardier souhaite mettre en place des méthodes d'analyse automatique*des données générées lors de l'inspection non destructive des structures de ses aéronefs. Les structures ciblées*ici sont le fuselage arrière et la cloison pressurisée de l'avion CSeries. Le présent projet, mené par le Cégep*Édouard Montpetit et le Centre technologique en aérospatiale (CTA) vise à développer, tester et optimiser*différents algorithmes d'analyse automatique de cartographies ultrasonores. On utilisera pour cela des fonctions*de logiciels existants qui devront être adaptées aux requis de Bombardier et aux spécificités techniques des*pièces de la structure considérée: raidisseurs, lâchers de plis, rayons, etc. Pour surpasser les limitations des*techniques d'analyse existantes, on les combinera à des approches innovantes qui seront développées par le*CTA, comme la combinaison de cartographies de natures différentes, la création et l'analyse de séquences*d'images ou encore l'utilisation de sondes très amorties durant l'inspection. Le projet se basera sur des*inspections ultrasonores de pièces de référence incluant des défauts artificiels connus. Les différentes stratégies*et innovations seront programmées puis testées; leurs performances seront évaluées (nombre de défauts*détectés, manqués, faux positifs, précision du dimensionnement, etc.) et comparées aux analyses manuelles*utilisées actuellement. Les meilleures stratégies d'analyse, incluant les innovations jugées performantes, seront*finalement programmées puis déployées et testées en conditions réelles sur le site de production de Montréal.