Gap and Overlap Detection in Automated Fiber Placement

要約

製造上の欠陥、特に隙間や重なりを特定し修正することは、自動繊維配置（AFP）によって製造される複合材部品の品質を確保するために極めて重要です。これらの欠陥は最も一般的に観察される問題であり、複合部品の全体的な品質に大きな影響を与える可能性があります。手作業による検査には時間と労力がかかるため、非効率的なアプローチとなっています。この課題を克服するためには、自動欠陥検出システムの導入が最適なソリューションとなる。本論文では、光コヒーレンストモグラフィ（OCT）センサーとコンピュータビジョン技術を使用して、複合部品の隙間や重なりを検出し、位置を特定する新しい方法を紹介する。我々のアプローチでは、複合材表面の深度マップ画像を生成し、表面上の複合材テープ（またはトウ）の高さを強調する。各トウの境界を検出することで、我々のアルゴリズムは連続するトウを比較し、それらの間に存在する可能性のあるギャップやオーバーラップを特定することができます。あらかじめ定義された許容閾値を超える隙間や重なりは、製造上の欠陥とみなされます。本アプローチの性能を評価するため、検出された欠陥を専門家が注釈を付けたグランドトゥルースと比較する。その結果、ギャップとオーバーラップのセグメンテーションにおいて高い精度と効率が実証された。

要約(オリジナル)

The identification and correction of manufacturing defects, particularly gaps and overlaps, are crucial for ensuring high-quality composite parts produced through Automated Fiber Placement (AFP). These imperfections are the most commonly observed issues that can significantly impact the overall quality of the composite parts. Manual inspection is both time-consuming and labor-intensive, making it an inefficient approach. To overcome this challenge, the implementation of an automated defect detection system serves as the optimal solution. In this paper, we introduce a novel method that uses an Optical Coherence Tomography (OCT) sensor and computer vision techniques to detect and locate gaps and overlaps in composite parts. Our approach involves generating a depth map image of the composite surface that highlights the elevation of composite tapes (or tows) on the surface. By detecting the boundaries of each tow, our algorithm can compare consecutive tows and identify gaps or overlaps that may exist between them. Any gaps or overlaps exceeding a predefined tolerance threshold are considered manufacturing defects. To evaluate the performance of our approach, we compare the detected defects with the ground truth annotated by experts. The results demonstrate a high level of accuracy and efficiency in gap and overlap segmentation.

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