Tech in Asia, une publication numérique en ligne qui dessert une communauté technologique et commerciale très engagée de plus de 3,5 millions d'utilisateurs mensuels, a demandé à notre directeur de la technologie de répondre aux questions des internautes sur InspectionTech et les essais non destructifs. Regardez l'interview ou jetez un coup d'œil au script ci-dessous et testez vos connaissances !

Bonjour, je m'appelle Antonio Caballero et je suis le directeur technique de Screening Eagle Technologies. Je suis ici aujourd'hui pour répondre à quelques questions sur l'InspectionTech posées sur Internet.

Voyons la première...

Qu'est-ce qu'un CND ?

Comme son nom l'indique, il s'agit du processus d'inspection, d'essai ou d'évaluation des propriétés des matériaux, des composants ou des éléments plus importants tels que les infrastructures, sans endommager la pièce d'origine.

En d'autres termes, il n'est pas nécessaire de percer un trou dans le mur en béton pour le tester.

Quels sont les types de CND ?

Il existe de nombreux types de CND. Ils dépendent des matériaux, du principe physique qui sous-tend la méthode et de l'application. L'inspection visuelle est le premier type de CND, qui est très puissant et utile pour collecter les premiers éléments d'information. Les autres types de CND sont par exemple

- la technologie du rebond pour le béton, le papier ou les roches

- les ultrasons pour le béton, le métal ou les matériaux composites

- essais électromagnétiques... et bien d'autres encore.

Existe-t-il des méthodes non destructives avancées ?

Oui, il existe plusieurs méthodes non destructives avancées. On peut citer, par exemple, les réseaux phasés ultrasoniques, la diffraction par temps de vol, le contrôle par courants de Foucault ou le GPR à ondes continues à fréquence progressive.

Les méthodes avancées sont également moins bien comprises, et leur procédure et l'interprétation des données peuvent être très compliquées. Il vous faudra peut-être un doctorat pour comprendre certaines d'entre elles.

C'est pourquoi, chez Screening Eagle Technologies, nous mettons l'accent sur le développement de logiciels intelligents pour traiter les données et simplifier l'interprétation et l'expérience de l'utilisateur.

Notre objectif est de démocratiser la technologie et de rendre ces méthodes CND avancées faciles et accessibles à tous.

Quelle est la précision du géoradar (GPR) ?

Pas évident ! Cela dépend vraiment de la technologie GPR, de l'application et de l'état de l'actif.

Par exemple, notre technologie GPR est basée sur une approche de fréquence progressive qui offre un énorme avantage par rapport aux GPR pulsés. Dans cette technologie, le capteur est capable de moduler le signal transmis dans une large gamme de fréquences, ce qui permet d'obtenir des images à haute résolution dans les zones profondes.

Toutefois, pour ceux qui aiment les chiffres, je dirais que la technologie GPR permet d'obtenir une précision inférieure au centimètre dans le béton dans les 60 à 80 premiers centimètres et une précision inférieure au décimètre dans le sol dans les 5 à 10 premiers mètres.

Comment les données des inspections sont-elles collectées et gérées ?

Croyez-le ou non, la plupart des inspections sont encore gérées sur papier et à l'aide d'un appareil photo ! Ces méthodes traditionnelles réduisent la qualité et la disponibilité des données.

Ceci est très important car la santé et la sécurité de l'infrastructure et des utilisateurs en dépendent.

C'est pourquoi nous avons développé une plateforme appelée INSPECT, qui fournit tous les outils nécessaires dans une seule application. La gestion des données d'inspection est facile lorsque vous pouvez automatiquement épingler vos données et vos images à l'endroit exact, avoir une visualisation 3D, une possibilité de collaboration et générer des rapports en quelques secondes !

Comment l'apprentissage automatique peut-il être utilisé pour l'inspection visuelle automatisée ?

Excellente question !

L'apprentissage automatique ouvre tout un monde de possibilités en matière d'inspection visuelle. Il pourrait aider à surmonter des défis tels que les coûts élevés, le manque d'objectivité et la mauvaise traçabilité.

Prenons l'exemple suivant. Si deux techniciens sont envoyés pour inspecter le même pont, leur rapport d'inspection et leur évaluation peuvent être très différents. Il est probable qu'ils signalent des défauts différents, ou que les mêmes défauts soient signalés avec des dimensions ou des niveaux de gravité différents.

Ce problème pourrait être évité grâce à l'apprentissage automatique.

Par exemple, notre moteur d'apprentissage automatique, DEFECT, résout les problèmes mentionnés ci-dessus. Tous les utilisateurs obtiendront les mêmes résultats lors de la détection et de la numérisation des fissures, ce qui est plus rapide et entièrement traçable.

À l'avenir, les modèles d'apprentissage automatique ne se contenteront pas d'identifier les défauts, ils en indiqueront également la cause. Tout cela est très intéressant, du moins pour moi.

L'intelligence artificielle peut-elle prédire les défauts futurs ?

Tout à fait ! En fait, l'apprentissage automatique combiné à l'analyse de données massives (big data) est déjà utilisé pour prédire les défauts futurs ou pour optimiser les processus de maintenance dans les machines industrielles, l'aérospatiale, l'équipement minier et bien d'autres domaines.

L'adoption de l'IA et de l'analyse des big data dans la construction ou l'inspection des infrastructures est encore à la traîne. Cependant, l'opportunité est là, et chez Screening Eagle Technologies, nous travaillons très dur dans cette ligne de R&D pour combler ce fossé technologique et être en mesure d'anticiper les défauts suffisamment tôt.

D'une certaine manière, il s'agit de fournir aux ingénieurs et aux propriétaires d'actifs une boule de cristal pour prédire les défauts futurs.

Qu'est-ce que la surveillance de l'état des structures ?

Une autre question intéressante...

La surveillance de l'état des structures fait référence à la méthode d'évaluation et de contrôle de l'état structurel de l'actif.

On pense généralement à tort que le contrôle de l'état des structures se limite à l'installation de capteurs et à la collecte des données qu'ils génèrent. Or, c'est bien plus que cela.

Un système adéquat de contrôle de l'état des structures doit également prendre en compte les données collectées lors des inspections visuelles et des contrôles non destructifs, afin d'obtenir une vue d'ensemble de l'état structurel de l'actif.

Pour mieux comprendre, comparons les capteurs à notre système nerveux... Notre système nerveux nous aide à percevoir des choses auxquelles nous n'avons pas accès ou que nous ne pouvons pas voir. Mais si vous n'aviez qu'un système nerveux, vous ne détecteriez peut-être pas un problème au niveau de votre peau. Quelque chose que vous verriez facilement avec vos yeux.

C'est pourquoi vous avez besoin de tous les niveaux d'information, depuis les données des capteurs jusqu'aux inspections visuelles et CND, pour avoir une vue d'ensemble.

Quelles sont les applications de l'apprentissage automatique et de la science des données dans la surveillance de la santé des structures ?

Eh bien... L'avenir s'oriente vers des modèles axés sur les données, ce qui multiplie les possibilités d'exploiter l'apprentissage automatique et la science des données dans le cadre de la surveillance de la santé des structures.

Les possibilités sont illimitées.

Par exemple, la maintenance prédictive sera possible grâce à la vérification continue et automatique de l'état de l'actif...

....Avec cela, il s'agira d'une optimisation budgétaire pour le propriétaire, puisqu'il disposera de toutes les informations nécessaires pour prendre la bonne décision au bon moment, sans mettre en danger la sécurité des personnes qui l'utilisent...

....Dans l'ensemble, nous pouvons tous bénéficier de biens plus sains qui dureront plus longtemps et préserveront notre environnement naturel.

Les robots sont-ils utilisés pour l'inspection autonome ?

Pour cette question, je vous présente Max. Bonjour Max !!!

Les robots comme Max peuvent jouer un rôle important dans l'avenir de l'inspection. L'utilisation de drones ou de robots autonomes transformera l'ensemble du secteur de l'inspection, en améliorant la qualité et la sécurité et en stimulant considérablement la productivité.

Voilà, c'est tout pour aujourd'hui ! J'espère avoir éveillé votre curiosité sur le monde de l'InspectionTech. Merci de m'avoir écouté !

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