ES2933989T3 - Control de proceso de un proceso de fabricación de material compuesto - Google Patents

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Abstract

Un sistema para el control de procesos de un proceso de fabricación de materiales compuestos comprende un cabezal de colocación de materiales compuestos automatizado, un sistema de visión y un sistema informático. El cabezal de colocación de compuestos automatizado está configurado para depositar material compuesto. El sistema de visión está conectado al cabezal de colocación de material compuesto automatizado y configurado para producir datos de imagen durante una inspección del material compuesto, donde la inspección tiene lugar al menos durante o después de colocar el material compuesto. El sistema informático está configurado para identificar inconsistencias en el material compuesto visible dentro de los datos de la imagen y tomar una serie de decisiones de metrología basadas en las inconsistencias. (Traducción automática con Google Translate, sin valor legal)

Description

DESCRIPCIÓN
Control de proceso de un proceso de fabricación de material compuesto
Información antecedente
1. Campo:
La presente descripción se refiere en general a inspección y, más específicamente, a la inspección de materiales compuestos. Aún más particularmente, la presente descripción se refiere al uso de datos de inspección para el control de procesos de un proceso de fabricación de material compuesto.
2. Antecedentes:
Los materiales compuestos se colocan mediante un proceso automático de colocación de materiales en estratos, llamadas capas. Después de colocar una capa, la capa se inspecciona manualmente para detectar inconsistencias. Las inconsistencias pueden producirse como parte del proceso de fabricación del material compuesto y pueden incluir desechos de objetos extraños (FOD), bolas de pelusa, bolas de resina, cabos retorcidos, cabos doblados, "astillas" de cinta cortada, cabos perdidos, cabos dañados, arrugas, fruncidos, inconsistencias al final de la capa, separaciones, vueltas o cualquier otra característica indeseable introducida en la capa. Cada componente tiene una tolerancia para un tamaño aceptable de inconsistencias. Después de la inspección, se puede comparar un tamaño de inconsistencias con la tolerancia para el componente.
Una inspección manual de un material compuesto puede tardar una cantidad de tiempo no deseada en completarse. Las capas adicionales no se colocan hasta que se completa una inspección. Por lo tanto, la inspección manual de la capa puede agregar una cantidad de tiempo no deseada a un tiempo de fabricación general.
Para componentes grandes, el acceso a la capa de material compuesto para la inspección manual puede ser indeseablemente difícil. Para algunas piezas grandes, se pueden usar plataformas elevadoras. El movimiento de las plataformas de elevación con respecto a las partes grandes puede agregar una cantidad de tiempo no deseada al proceso de inspección.
Además, para algunos componentes grandes, una capa puede ser inspeccionada por un operador que camina a través del componente. Al caminar a través de la superficie del componente, el operador puede introducir inconsistencias adicionales a la capa u otras capas del componente. Por lo tanto, sería deseable tener un método y aparato que tenga en cuenta al menos algunas de las cuestiones discutidas anteriormente, así como otras posibles cuestiones.
US 5 562 788 A, de acuerdo con su resumen señala, "Un método y aparato para detectar fallas en una superficie de material compuesto dispuesta por una máquina de colocación de fibra. La invención incluye un sistema de formación de imágenes de visión montado en la máquina para que tenga un campo de visión de los cabos de material compuesto después de que hayan sido compactadas por un rodillo de compactación. En una realización, el sistema de formación de imágenes visuales incluye un sensor de desplazamiento analógico láser. El sistema de formación de imágenes proporciona un sistema de análisis informático con datos con respecto a la ubicación de los bordes de los cabos de material compuesto individuales. El sistema informático de formación de imágenes utiliza los datos de ubicación de borde de cabo para calcular la ubicación y el tamaño de separaciones o traslapos entre los cabos o la presencia de material extraño. Esta información se utiliza en modelos de control de calidad para evaluar el proceso de fabricación o la calidad final de la pieza ".
US 2017/030886 A1, de acuerdo con su resumen señala, "Un método para una detección probabilística de defectos en cintas de material colocadas en una pieza de trabajo de material compuesto de fibra. El método incluye detectar al menos un perfil de superficie de una pieza de trabajo que tiene cintas de material colocadas y ubicar una entrada de perfil de superficie en una base de datos. En este caso, la entrada de perfil de superficie proporciona una asignación del perfil de superficie a un tipo de defecto y a una probabilidad de impacto de que el perfil de superficie detectado se base en un defecto del tipo de defecto ".
EP 2730914 A1, de acuerdo con sus resumen señala, "Un método para proporcionar preimpregnado que incluye un fajo de fibra de carbono y una resina que se impregna en el mismo, que incluye: un paso de inspección de lámina de resina de, mediante inspección, con un dispositivo óptico, en una lámina de resina hecha de un papel de liberación y una película de resina que se forma mediante el recubrimiento del papel de liberación con una resina que se va a impregnar en un fajo de fibra de carbono, la superficie de la película de resina, detectando un defecto en la superficie de la película de resina que sería la causa de un defecto en el preimpregnado que se va a producir, y juzgando el tipo de defecto detectado; o un paso de inspección de lámina de preimpregnada de, mediante inspección, con un dispositivo óptico, de la superficie del preimpregnado después de que el papel de liberación se separa de la lámina de preimpregnación que se forma mediante la impregnación de una resina que forma la película en el fajo de fibra de carbono, detectando defectos en la superficie del preimpregnado, y juzgando el tipo del defecto detectado".
Breve descripción
Una realización ilustrativa de la presente descripción proporciona un sistema para el control de procesos de un proceso de fabricación de material compuesto. El sistema comprende un cabezal de colocación compuesto automatizado, un sistema de visión y un sistema informático. El cabezal de colocación de material compuesto automatizado está configurado para colocar material compuesto. El sistema de visión se conecta al cabezal de colocación de material compuesto automatizado y se configura para producir datos de imagen durante una inspección del material compuesto, en donde la inspección se lleva a cabo al menos uno de durante o después de colocar el material compuesto. El sistema informático está configurado para identificar inconsistencias dentro de los datos de imagen y tomar una cantidad de decisiones de metrología en función de las inconsistencias, en donde la cantidad de decisiones de metrología comprende modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias, en donde el sistema informático está configurado para emplear un enfoque probabilístico para modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias mientras se forman imágenes del material compuesto, en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de al menos una propiedad de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen, en donde las propiedades de las inconsistencias incluyen al menos una de tamaño, densidad, ubicación, tipo de inconsistencia o aleatoriedad.
Otra realización ilustrativa de la presente descripción proporciona un método. Un material compuesto se forma automáticamente en imagen, durante o después de colocar el material compuesto, utilizando un sistema de visión para formar datos de imagen. Un sistema informático identifica inconsistencias en el material compuesto visible dentro de los datos de imagen en tiempo real. El sistema informático toma una cantidad de decisiones de metrología en función de las inconsistencias, en donde la toma de la cantidad de decisiones de metrología incluye modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias mientras se toman imágenes del material compuesto, en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de las propiedades de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen que incluyen al menos una de las ubicaciones de las inconsistencias, una cantidad de las inconsistencias, una densidad de las inconsistencias o una medida de la aleatoriedad de las inconsistencias.
Un ejemplo ilustrativo de la presente descripción proporciona un método. Los datos de imagen de un material compuesto se crean utilizando un sistema de visión. Un sistema informático identifica inconsistencias en el material compuesto visible dentro de los datos de imagen en tiempo real. Los datos de imagen se muestran en una pantalla en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias que son visibles dentro de los datos de imagen en la pantalla.
Las características y funciones se pueden lograr independientemente en varias realizaciones de la presente descripción o se pueden combinar en aun otras realizaciones en las cuales se pueden ver detalles adicionales con referencia a la siguiente descripción y dibujos.
Breve descripción de las figuras
Las características novedosas consideradas características de las realizaciones ilustrativas se exponen en las reivindicaciones anexas. Sin embargo, las realizaciones ilustrativas, así como un modo de uso preferido, objetivos adicionales y características de estos, se entenderán mejor mediante referencia a la siguiente descripción detallada de una realización ilustrativa de la presente descripción cuando se lee junto con las figuras anexas, en donde:
La Figura 1 es una ilustración de una aeronave en la que se puede implementar una realización ilustrativa;
La Figura 2 es una ilustración de un diagrama de bloques de un entorno de fabricación de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 3 es una ilustración de un entorno de fabricación de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 4 es una ilustración de una inconsistencia de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 5 es una ilustración de una inconsistencia con un ancho y una longitud superpuestos de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 6 es una ilustración de inconsistencias, cada una con un ancho y una longitud superpuestos de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 7 es una ilustración de un diagrama de flujo de un método para proporcionar control de procesos a la fabricación de material compuesto de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 8 es una ilustración de un diagrama de flujo de un método para identificar y mostrar inconsistencias de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 9 es una ilustración de un sistema de procesamiento de datos en forma de un diagrama de bloques de acuerdo con una realización ilustrativa;
La Figura 10 es una ilustración de un método de fabricación y servicio de aeronaves en forma de un diagrama de bloques de acuerdo con una realización ilustrativa; y
La Figura 11 es una ilustración de una aeronave en forma de un diagrama de bloques en el que se puede implementar una realización ilustrativa.
Descripción detallada
Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta una o más consideraciones diferentes. Por ejemplo, las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que hay métodos de inspección automatizada de material compuesto. Las realizaciones ilustrativas también reconocen y tienen en cuenta que los métodos convencionales de inspección pueden devolver una ubicación de inconsistencia, un tamaño de inconsistencia o un tipo de inconsistencia. Sin embargo, las realizaciones ilustrativas también reconocen y tienen en cuenta que las inspecciones automatizadas convencionales de material compuesto pueden no identificar todos los tipos de inconsistencias. Además, las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que las inspecciones automatizadas convencionales de material compuesto proporcionan juicios de tolerancia o fuera de tolerancia utilizando solo datos para las inconsistencias en una capa inspeccionada.
Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que puede ser deseable proporcionar una inspección de material compuesto que tenga en cuenta más variables que un proceso de inspección convencional. Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que teniendo en cuenta los datos históricos de otros componentes de material compuesto o los datos de inconsistencia para otros estratos de una misma estructura de material compuesto puede ser deseable en las inspecciones de material compuesto. Por ejemplo, tomar en cuenta una cantidad de inconsistencias en otras capas de material compuesto en una misma ubicación relativa de un componente puede ser deseable. Como otro ejemplo, puede ser deseable tener en cuenta los datos de rendimiento para otros componentes con un número o tipo comparable de inconsistencias en una ubicación sustancialmente similar a un componente actual.
Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que puede ser deseable proporcionar control de proceso durante la fabricación de un componente de material compuesto. Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que el control de proceso durante la fabricación de un componente de material compuesto puede proporcionar información para la fabricación de otras estructuras de material compuesto. Por ejemplo, las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que el uso de control de proceso reduce al menos uno de los costos de fabricación o el tiempo de fabricación del componente de material compuesto y otras estructuras de material compuesto.
Por ejemplo, las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que el uso de control de proceso durante la fabricación de material compuesto puede reducir los costos de mano de obra de inspección y retrabajo para cada componente de material compuesto fabricado en el entorno de fabricación. Cada componente de material compuesto puede tener inspección in situ en combinación con control de proceso para reducir el tiempo de inspección. Al monitorear el estado del equipo de fabricación utilizando el control de proceso, el retrabajo se puede reducir realizando el mantenimiento antes de la fabricación del equipo, introduciendo inconsistencias que podrían prevenirse mediante el mantenimiento.
Además, las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que el monitoreo del estado del equipo de fabricación mediante el uso de control de proceso, el rendimiento en una fábrica se puede aumentar reduciendo o eliminando el tiempo de inactividad del equipo para la inspección del equipo. Los ejemplos ilustrativos reconocen y tienen en cuenta que la realización de inspecciones in situ reduce el tiempo de inactividad del equipo para la inspección de componentes de material compuesto. Las realizaciones ilustrativas reconocen y tienen en cuenta que las velocidades de producción en una fábrica se pueden aumentar al reducir el tiempo de inactividad del equipo para la inspección de componentes de material compuesto.
Con referencia ahora a las figuras y, en particular, con referencia a la Figura 1, se representa una ilustración de una aeronave en la que se puede implementar una realización ilustrativa. En este ejemplo ilustrativo, la aeronave 100 tiene el ala 102 y el ala 104 conectadas al cuerpo 106. La aeronave 100 incluye el motor 108 conectado al ala 102 y el motor 110 conectado al ala 104.
El cuerpo 106 tiene una sección de cola 112. El estabilizador horizontal 114, el estabilizador horizontal 116 y el estabilizador vertical 118 están conectados a la sección de cola 112 del cuerpo 106.
La aeronave 100 es un ejemplo de una aeronave fabricada mediante el uso de control de procesos de un proceso de fabricación de material compuesto. Por ejemplo, al menos uno del cuerpo 106, el ala 102 o el ala 104 incluyen materiales compuestos. Las realizaciones ilustrativas se pueden utilizar durante la fabricación de al menos uno del cuerpo 106, el ala 102 o el ala 104 para proporcionar control de proceso. Por ejemplo, un sistema informático como se describe puede identificar inconsistencias en un material compuesto visible dentro de los datos de imagen para al menos uno del cuerpo 106, ala 102 o ala 104, y tomar una cantidad de decisiones de metrología en función de las inconsistencias. Como se usa en la presente, "una cantidad de" elementos significa uno o más puntos. Por ejemplo, "una serie de decisiones de metrología" es una o más decisiones de metrología.
Esta ilustración de la aeronave 100 se proporciona con el fin de ilustrar un entorno en el que se pueden implementar diferentes realizaciones ilustrativas. La ilustración de la aeronave 100 en la Figura 1 no pretende implicar limitaciones arquitectónicas en cuanto a la forma en que se pueden implementar diferentes realizaciones ilustrativas. Por ejemplo, la aeronave 100 se muestra como una aeronave de pasajeros comercial. Las diferentes realizaciones ilustrativas se pueden aplicar a otros tipos de aeronaves, tal como una aeronave de pasajeros privada, una aeronave de rotor u otros tipos adecuados de aeronaves.
Aunque los ejemplos ilustrativos para una realización ilustrativa se describen con respecto a una aeronave, las realizaciones ilustrativas se pueden aplicar a otros tipos de estructuras. La estructura puede ser, por ejemplo, una estructura móvil, una estructura estacionaria, una estructura terrestre, una estructura acuática o una estructura espacial. Más específicamente, la estructura puede ser una nave de superficie, un tanque, un portador de personal, un tren, una nave espacial, una estación espacial, un satélite, un submarino, una instalación de fabricación, un edificio u otras estructuras adecuadas.
Pasando ahora a la Figura 2 , se ilustra una ilustración de un diagrama de bloques de un entorno de fabricación de acuerdo con una realización ilustrativa. El entorno de fabricación 200 es una representación de un entorno en el que se puede fabricar una aeronave o componentes de la aeronave, tal como la aeronave 100.
El sistema 202 para el control de proceso de un proceso de fabricación de material compuesto está presente en el entorno de fabricación 200. El sistema 202 comprende un cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204, un sistema de visión 206 y un sistema informático 208. El cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 está configurado para colocar material compuesto 210. El material compuesto 210 puede tomar cualquier forma deseable, que incluye, pero no se limita a, al menos uno de cinta preimpregnada, fibras secas, fibras preimpregnadas, preformas secas, cabos, recortes, láminas o cualquier otra forma deseable de material compuesto. El cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 puede adoptar la forma de cualquier sistema de colocación deseable para el tipo de material compuesto 210. Por ejemplo, el cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 se puede seleccionar de al menos uno de colocación de fibra automatizada (AFP), máquina laminadora de cinta contorneada (CLTM), máquina laminadora automatizada (ALM), máquina de colocación de fibra automatizada (AFPM) o cualquier otro tipo deseable de sistema de colocación de material compuesto.
El sistema de visión 206 está conectado al cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 y está configurado para producir datos de imagen 212 durante una inspección de material compuesto 210. El sistema de visión 206 puede tomar cualquier forma deseable. El sistema de visión 206 puede incluir al menos una de una cámara fija, una cámara de video, un sistema de visión de retrodispersión, una cámara infrarroja, una cámara hiperespectral de formación de imágenes, sensores de detección y alcance de luz (LiDAR) o cualquier otro tipo deseable de sensor de visión. La inspección se lleva a cabo al menos uno de durante o después de colocar material compuesto 210. El sistema informático 208 está configurado para identificar inconsistencias 214 en el material compuesto 210 visible dentro de los datos de imagen 212 y tomar la cantidad de decisiones de metrología 225 en función de las inconsistencias 214.
El sistema informático 208 se configura para tomar una cantidad de decisiones de metrología 225 en tiempo real. Cuando se forma en imagen el material compuesto 210 durante la colocación, el sistema informático 208 se configura para tomar la cantidad de decisiones de metrología 225 en proceso, mientras se coloca el material compuesto 210. El sistema informático 208 se configura para tomar la cantidad de decisiones de metrología 225 automáticamente, sin la intervención del operador.
Las inconsistencias 214 pueden ser cualquier tipo de inconsistencia. Por ejemplo, las inconsistencias 214 incluyen al menos uno de los restos de objetos extraños (FOD), bolas de pelusa, bolas de resina, cabos retorcidos, cabos doblados, "astillas" de cinta cortada, cabos perdidos, cabos dañados, arrugas, fruncidos, inconsistencias al final de la capa, separaciones, vueltas o cualquier otra característica indeseable introducida en la capa. En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura para identificar todos los tipos de inconsistencias.
En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura para identificar solo los tipos designados de inconsistencias. Por ejemplo, el sistema informático 208 se puede configurar para identificar los desechos de objetos extraños (FOD). Como otro ejemplo, el sistema informático 208 se puede configurar para identificar desechos de objetos extraños (FOD), bolas de pelusa o bolas de resina.
En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura para identificar todos los tipos de inconsistencias, pero se configura para no procesar adicionalmente los tipos designados de inconsistencias. Por ejemplo, el sistema informático 208 se puede configurar para medir o marcar solo los tipos designados de inconsistencias.
El sistema informático 208 puede cambiar las configuraciones en función de al menos uno del tipo de material compuesto, un diseño/configuración del componente, una ubicación en el componente 224 o cualquier otra característica deseable. En un ejemplo ilustrativo, el sistema informático 208 puede cambiar las configuraciones entre el nivel anterior de material compuesto 254 y el material compuesto 210.
En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura además para medir inconsistencias 214. Las mediciones de inconsistencias 214 pueden tener cualquier tolerancia deseable. En algunos ejemplos ilustrativos, medir las inconsistencias 214 identificadas en los datos de imagen 212 comprende medir las inconsistencias 214 lo más cercano a ± 0,025 cm (0,01 pulgada). En algunos ejemplos ilustrativos, medir inconsistencias 214 identificadas en los datos de imagen 212 comprende medir inconsistencias 214 lo más cercano a ± 0,25 cm (0,1 pulgada).
En algunos ejemplos ilustrativos, cada una de las inconsistencias 214 se mide directamente a partir de un contorno respectivo identificado mediante el procesamiento de imágenes. En otros ejemplos ilustrativos, los marcadores superpuestos a las inconsistencias 214 se pueden medir para identificar un ancho y una longitud.
El sistema informático 208 se configura además para almacenar datos 216 para detectar inconsistencias 214 en la base de datos 218. El sistema informático 208 se configura para construir conjuntos de datos de aprendizaje automático 220 e información probabilística 222 usando la base de datos 218. El sistema informático 208 se configura adicionalmente para utilizar conjuntos de datos de aprendizaje automático 220 e información probabilística 222 para pronosticar una calidad de una porción del componente 224 que contiene material compuesto 210.
En algunos ejemplos ilustrativos, se realiza una inspección como un cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 que coloca el material compuesto 210. En estos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura para tomar la cantidad de decisiones de metrología 225 mientras el cabezal de colocación de material compuesto automatizado 204 coloca el material compuesto 210.
La cantidad de decisiones de metrología 225 puede ser cualquier acción deseable. En un ejemplo, la cantidad de decisiones de metrología 225 puede estar enviando una advertencia. En otro ejemplo ilustrativo, la cantidad de decisiones de metrología 225 puede estar modificando el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 para el componente 224. En aun un ejemplo adicional, la cantidad de decisiones de metrología 225 puede estar modificando un umbral de tolerancia de inconsistencias para una pluralidad de componentes. En algunos ejemplos ilustrativos, una decisión de metrología puede ser dejar de usar una herramienta específica. La cantidad de decisiones de metrología 225 puede ser al menos uno de establecer inconsistencias "para no contar", establecer inconsistencias "para contar", identificar el componente 224 para volver a trabajar o solicitar el mantenimiento de una herramienta específica.
En algunos ejemplos ilustrativos, una decisión de metrología incluye ajustar los parámetros de colocación de material compuesto 227 para una capa actual o futura. Por ejemplo, una decisión de metrología puede ser cambiar al menos uno de velocidad de colocación, ángulo de colocación, presión de compactación de material compuesto, calor aplicado durante la colocación, velocidad de corte, ángulo de corte para una capa actual o futura. En algunos ejemplos ilustrativos, los parámetros de colocación de material compuesto 227 de la capa actual se cambian en tiempo real. En estos ejemplos ilustrativos, los parámetros de colocación de material compuesto 227 para un material compuesto se cambian a medida que se coloca el material compuesto. En algunos ejemplos ilustrativos, la cantidad de decisiones de metrología 225 comprende ajustar los parámetros de colocación de material compuesto 210 o una capa futura.
El sistema informático 208 se configura para analizar datos de imagen 212 y tomar una decisión para cambiar los parámetros de colocación de material compuesto 227 independientemente de un operador humano. El sistema informático 208 se configura para analizar los datos de imagen 212 y determinar si es deseable cambiar los parámetros de colocación de material compuesto 227 en tiempo real.
La cantidad de decisiones de metrología 225 comprende modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 para el componente 224. Cuando la cantidad de decisiones de metrología 225 comprende modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias para una pluralidad de componentes, los componentes se pueden seleccionar en función de un nivel de material compuesto, una herramienta específica, un tipo de inconsistencia o cualquier otro criterio deseable.
En algunos ejemplos ilustrativos, la cantidad de decisiones de metrología 225 comprende establecer consistencias "para no contar" o "para contar". Cuando las inconsistencias se establecen "para no contar", estas inconsistencias no se utilizan para evaluar el componente 224 contra un umbral de tolerancia de inconsistencias, tal como el umbral de tolerancia de inconsistencias 226. Cuando las inconsistencias se establecen "para contar", las inconsistencias se utilizan para evaluar el componente 224 contra un umbral de tolerancia de inconsistencias, tal como el umbral de tolerancia de inconsistencias 226. En algunos ejemplos ilustrativos, cuando las inconsistencias se establecen "para no contar", esto puede reducir la cantidad de umbrales de asignación de inconsistencia que se utilizan para evaluar el componente 224. Las inconsistencias establecidas "para no contar" se pueden describir mediante cualquier combinación deseable de características. Por ejemplo, las inconsistencias establecidas "para no contar" pueden describirse por un tipo de inconsistencia, un tamaño de inconsistencia, un tipo de inconsistencia en un nivel específico de material compuesto del componente 224, un tamaño de inconsistencia en un nivel específico de material compuesto del componente 224, una ubicación de inconsistencias dentro de un diseño del componente 224 o cualquier otra característica deseable.
El sistema informático 208 se configura para emplear un enfoque probabilístico para modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 mientras se forman imágenes del material compuesto 210. El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se modifica en función de al menos una propiedad de inconsistencias 214 identificada en los datos de imagen 212, en donde las propiedades 228 de inconsistencias 214 incluyen al menos una de tamaño 230, densidad 232, ubicación 234, tipo de inconsistencia 236 o aleatoriedad 238.
El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se utiliza para evaluar el componente 224. Los valores por encima del umbral de tolerancia de inconsistencias 226 pueden desencadenar una advertencia, generar un informe, detener la colocación de material compuesto 210 o desencadenar un retrabajo.
El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 puede incluir cualquier característica deseable de inconsistencias, tal como las inconsistencias 214. umbral de tolerancia de inconsistencias 226 puede ser pertinente para todo o una porción de material compuesto 210.
El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 incluye al menos uno de la cantidad de inconsistencias totales 240, la cantidad de un tipo específico de inconsistencias 242, el tamaño de una inconsistencia 244, el tamaño de un tipo específico de inconsistencias 246, la densidad de inconsistencias 248 o la densidad de un tipo específico de inconsistencias 250. El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se puede establecer para cualquier porción del componente 224. En algunos ejemplos ilustrativos, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se aplica a todo el material compuesto 210. En otro ejemplo ilustrativo, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se aplica solo a una porción de material compuesto 210.
Al modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226, el valor del umbral de tolerancia de inconsistencias 226 aumenta o disminuye. Por ejemplo, cuando el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 incluye la cantidad de un tipo específico de inconsistencias 242, la cantidad permitida puede aumentarse o disminuirse para ese tipo específico de inconsistencia para modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226. Como otro ejemplo, cuando el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 es el tamaño de una inconsistencia 244, se aumenta o disminuye un tamaño máximo permitido para cualquier inconsistencia para modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226.
Cuando el material compuesto 210 es una parte del componente 224, el sistema informático 208 se configura para comparar ubicaciones de inconsistencias 214 identificadas en los datos de imagen 212 con el diseño 252 del componente 224. El diseño 252 del componente 224 incluye ubicaciones deseadas de porciones del componente 224. El diseño 252 incluye dimensiones y posicionamiento de material compuesto 210 dentro del componente 224. El diseño 252 también incluye dimensiones y posicionamiento de porciones adicionales del componente 224. Por ejemplo, el componente 224 también puede incluir componentes metálicos, componentes electrónicos u otros componentes compuestos. El diseño 252 del componente 224 se puede expresar como el modelo 253 en la base de datos 218.
En un ejemplo ilustrativo, el componente 224 incluye el nivel anterior de material compuesto 254. El nivel anterior de material compuesto 254 se coloca antes del material compuesto 210. El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 puede tener en cuenta al menos una de una cantidad de inconsistencias identificadas en el nivel anterior de material compuesto 254 del componente 224, tipos de inconsistencias identificadas en el nivel anterior de material compuesto 254 del componente 224 o ubicaciones de inconsistencias identificadas en el nivel anterior de material compuesto 254 del componente 224. El umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se puede modificar dependiendo de las inconsistencias identificadas en un nivel anterior. Por ejemplo, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se puede elevar o reducir dependiendo de inconsistencias en el nivel anterior de material compuesto 254.
La base de datos 218 incluye datos para tomar la cantidad de decisiones de metrología 225. Como se ilustra, los datos de metrología 256 y los datos de rendimiento histórico 258 se encuentran dentro de la base de datos 218.
Los datos con respecto al nivel anterior de material compuesto 254 están presentes en los datos de metrología 256 dentro de la base de datos 218. Los datos de metrología 256 también incluyen cualquier otro dato de inspección deseable para el componente 224. En algunos ejemplos ilustrativos, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se modifica en función de los datos de metrología 256.
En algunos ejemplos ilustrativos, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se modifica en función de los datos de rendimiento históricos 258 de otros componentes. Los datos de rendimiento histórico 258 incluyen resultados de rendimiento para componentes que tienen el mismo diseño que el componente 224.
Como se ilustra, el sistema 202 también incluye la pantalla 260. En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 se configura para mostrar los datos de imagen 212 en la pantalla 260 en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias 214 que son visibles dentro de los datos de imagen 212 en la pantalla 260. Como se ilustra, las inconsistencias 214 incluyen la inconsistencia 262 y la inconsistencia 264. La inconsistencia 262 se muestra en la pantalla 260 en tiempo real con el ancho 266 y la longitud 268 superpuestos sobre la inconsistencia 262. La inconsistencia 264 se muestra en la pantalla 260 en tiempo real con el ancho 270 y la longitud 272 superpuestos sobre la inconsistencia 264.
En algunos ejemplos ilustrativos, solo los tipos designados de inconsistencias 214 tienen un ancho y una longitud superpuestos. En estos ejemplos ilustrativos, algunos tipos de inconsistencias 214 pueden no estar marcados dentro de los datos de imagen 212 en la pantalla 260. Un ejemplo se puede ver a continuación en la Figura 5.
El sistema informático 208 puede comprender una o más computadoras que pueden estar en comunicación entre sí. El sistema informático 208 puede incluir la base de datos 218. Dependiendo de la implementación, el sistema informático 208 se puede implementar usando hardware, software, firmware o una combinación de los mismos.
El sistema informático 208 puede realizar cualquier procesamiento de imagen deseable en los datos de imagen 212 para identificar y medir inconsistencias 214. En algunos ejemplos ilustrativos, el procesamiento de imagen puede incluir al menos uno de los ajustes de color a gris, la realización de un desenfoque gaussiano, el uso de un detector de bordes canny, la dilatación o la erosión. Durante el procesamiento de imagen, para cada inconsistencia respectiva de las inconsistencias 214, el sistema informático 208 realiza al menos uno de encontrar los contornos de la inconsistencia, clasificar los contornos o verificar el tamaño del contorno. Antes de mostrar las inconsistencias 214 en la pantalla 260, se calcula al menos uno de los recuadros delimitadores del contorno, se calculan los puntos medios, se dibujan líneas entre los puntos medios y se establecen los píxeles por escala métrica.
Las técnicas de procesamiento de imágenes descritas no pretenden implicar limitaciones. Cualquier técnica de procesamiento de imágenes deseable se puede realizar en cualquier orden deseable.
La ilustración del entorno de fabricación 200 en la Figura 2 no pretende implicar limitaciones físicas o arquitectónicas a la forma en que se puede implementar una realización ilustrativa. Se pueden usar otros componentes, además de o en lugar de los ilustrados. Algunos componentes pueden ser opcionales. Además, los bloques se presentan para ilustrar algunos componentes funcionales. Uno o más de estos bloques se pueden combinar, dividir o combinar y dividir en diferentes bloques cuando se implementan en una realización ilustrativa.
Por ejemplo, aunque el sistema informático 208 se representa como presente en el entorno de fabricación 200, en otros ejemplos ilustrativos, el sistema informático 208 puede estar presente fuera del entorno de fabricación 200. Además, aunque la base de datos 218 se representa en el sistema informático 208, en otros ejemplos ilustrativos, la base de datos 218 puede estar presente en un sistema informático separado.
Como otro ejemplo, las inconsistencias 214 dentro de los datos de imagen 212 son un subconjunto de inconsistencias 276 identificadas en el material compuesto 210. Cuando el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se modifica en función de las propiedades 228 de inconsistencias 214, el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 se puede modificar en función de las propiedades de todas las inconsistencias 276. Por ejemplo, modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias 226 puede tener en cuenta no solo la aleatoriedad 238 de inconsistencias 214 sino también la aleatoriedad de todas las inconsistencias 276. Como otro ejemplo, la modificación del umbral de tolerancia de inconsistencias 226 puede tener en cuenta tanto el tipo de inconsistencias 236 de inconsistencias 214 como los tipos de inconsistencias presentes en las inconsistencias 276.
Pasando ahora a la Figura 3, se ilustra una ilustración de un entorno de fabricación de acuerdo con una realización ilustrativa. El entorno de fabricación 300 es una implementación física del entorno de fabricación 200 representado en formato de bloque en la Figura 2. Las porciones de la aeronave 100 se pueden fabricar en el entorno de fabricación 300.
El entorno de fabricación 300 incluye el componente 302 y el cabezal de colocación de material compuesto automatizado 304. El cabezal de colocación de material compuesto automatizado 304 está configurado para colocar material compuesto 306 sobre el componente 302. Como se ilustra, el material compuesto 306 toma la forma de una cinta preimpregnada. Sin embargo, el material compuesto 306 puede tomar cualquier forma deseable, que incluye, pero no se limita a, cinta preimpregnada, fibras secas, fibras preimpregnadas, preformas secas, cabos, recortes o láminas.
En este ejemplo ilustrativo, el sistema de visión 308 está conectado al cabezal de colocación de material compuesto automatizado 304. A medida que el cabezal de colocación de material compuesto automatizado 304 coloca material compuesto 306 sobre el componente 302, el sistema de visión 308 puede obtener imágenes del material compuesto 306. Por lo tanto, una etapa de inspección se puede realizar sustancialmente simultáneamente a un paso de disposición de material compuesto. Aunque el sistema de visión 308 está conectado al cabezal de colocación de material compuesto automatizado 304, el paso de inspección puede tener lugar después de que el material compuesto 306 esté completamente colocado. Por lo tanto, el paso de inspección puede tener lugar después de un paso de colocación de material compuesto.
El entorno de fabricación 300 también incluye la pantalla 310. A medida que se inspecciona el material compuesto 306, los datos de imagen se muestran en la pantalla 310. Las inconsistencias en el material compuesto 306 visibles dentro de los datos de imagen se muestran en la pantalla 310.
Pasando ahora a la Figura 4 , se ilustra una ilustración de una inconsistencia de acuerdo con una realización ilustrativa. La inconsistencia 400 es una implementación física de una de las inconsistencias 214 de la Figura 2. Los datos de imagen 402 pueden ser una implementación de los datos de imagen 212 de la Figura 2. Los datos de imagen 402 pueden ser una imagen de una porción del componente 302 de la Figura 3. Los datos de imagen 402 pueden formarse durante una inspección de un componente de la aeronave 100 de la Figura 1.
La inconsistencia 400 es visible dentro de los datos de imagen 402 del material compuesto 404. Como se ilustra, la inconsistencia 400 son los desechos de objetos extraños 406. Como se ilustra, los desechos de objetos extraños 406 han formado una separación 408 alrededor de los desechos de objetos extraños 406.
Pasando ahora a la Figura 5, se ilustra una ilustración de una inconsistencia con un ancho y una longitud superpuestos de acuerdo con una realización ilustrativa. La vista 500 es una vista de inconsistencia 400 después de que se identificó la inconsistencia 400 en los datos de imagen 402 del material compuesto 404. El ancho 502 y la longitud 504 se superponen sobre la inconsistencia 400.
En la vista 500, el ancho 502 y la longitud 504 se superponen sobre los desechos de objetos extraños 406. En la vista 500, la separación 408 formada por los desechos de objetos extraños 406 no tiene mediciones superpuestas. La separación 408 no está marcada. En algunos ejemplos ilustrativos, la separación 408 se identifica y mide pero no se marca. En algunos ejemplos ilustrativos, la separación 408 se identifica en los datos de imagen 402 pero no se mide ni marca. En algunos ejemplos ilustrativos, la separación 408 no se identifica, mide ni marca.
Un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 , se configura para detectar cualquier tipo deseable de inconsistencia. En algunos ejemplos ilustrativos, se pueden designar algunos tipos de inconsistencias para que no se identifiquen dentro de los datos de imagen. En algunos ejemplos ilustrativos, se pueden designar algunos tipos de inconsistencias para que no se midan. Los tipos de inconsistencias pueden ser designados por un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 o por un operador humano.
En algunos ejemplos ilustrativos, se pueden designar algunos tipos de inconsistencias para que no se superpongan mediciones en los datos de imagen. Los tipos de inconsistencias pueden ser designados por un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 o por un operador humano. En algunos ejemplos ilustrativos, un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 , solo marca los tipos designados de inconsistencias en los datos de imagen.
Como se ilustra en la vista 500, las separaciones pueden ser un tipo de inconsistencia designado por un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 , o por un operador humano para no tener mediciones superpuestas. En algunos ejemplos ilustrativos, las separaciones se pueden identificar y medir, pero no se pueden superponer las mediciones. En algunos ejemplos ilustrativos, las separaciones se pueden identificar, pero no medir. En otros ejemplos ilustrativos, un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 , se puede configurar para no identificar separaciones, tal como la separación 408. En cada uno de estos ejemplos ilustrativos, las designaciones pueden ser establecidas por un sistema informático, tal como el sistema informático 208 de la Figura 2 , o por un operador humano.
Los tipos de inconsistencias que deben ser al menos uno de los datos de imagen identificados, medidos o marcados pueden seleccionarse en función de al menos uno del tipo de material, un nivel de material, una ubicación en un componente o cualquier otra característica deseable. Los tipos de inconsistencias que no deben ser al menos uno de los datos de imagen identificados, medidos o marcados pueden seleccionarse en función de al menos uno del tipo de material, un nivel de material, una ubicación en un componente o cualquier otra característica deseable.
La vista 500 es representativa de una vista presentada en una pantalla (no representada) a un operador humano en tiempo real durante la inspección del material compuesto 404. A medida que el sistema de visión (no representado) se mueve con respecto al material compuesto 404, los datos de imagen mostrados cambiarán. Por ejemplo, cuando el sistema de visión (no representado) es una cámara de video, la inconsistencia 400 se moverá a través de la pantalla de visualización a medida que el sistema de visión se mueve con respecto al material compuesto 404.
Pasando ahora a la Figura 6 , se ilustra una ilustración de inconsistencias cada una con un ancho y una longitud superpuestos de acuerdo con una realización ilustrativa. Las inconsistencias 600 son una implementación física de las inconsistencias 214 de la Figura 2. Los datos de imagen 604 pueden ser una implementación de los datos de imagen 212 de la Figura 2. Los datos de imagen 604 pueden ser una imagen de una porción del componente 302 de la Figura 3. Los datos de imagen 402 pueden formarse durante una inspección de un componente de la aeronave 100 de la Figura 1.
Se han identificado inconsistencias 600 en el material compuesto 602 visibles dentro de los datos de imagen 604. La vista (605) es representativa de una vista presentada en una pantalla a un operador humano en tiempo real durante la inspección del material compuesto 602. La inspección del material compuesto 602 puede tener lugar cuando un cabezal de colocación de material compuesto automatizado (no representado) está colocando el material compuesto 602. En otro ejemplo, la inspección del material compuesto 602 puede tener lugar después de que el cabezal de colocación de material compuesto automatizado (no representado) haya colocado todo el material compuesto en una capa, incluido el material compuesto 602 en los datos de imagen 604.
Las inconsistencias 600 de los datos de imagen 604 incluyen los desechos de objetos extraños 606, bola de pelusa 608, bola de pelusa 610, cabo plegado 612 y la inconsistencia al final de la capa 614. Tal como se ilustra, un ancho y una longitud se superponen sobre cada una de las inconsistencias 600 visibles dentro de los datos de imagen 604 en la pantalla (no representados).
Por ejemplo, el ancho 616 y la longitud 618 se superponen sobre los desechos de objetos extraños 606. Como otro ejemplo, el ancho 620 y la longitud 622 se superponen sobre la bola de pelusa 608. Como se ilustra, un ancho y longitud respectivos de una inconsistencia no se rigen por el eje del material compuesto 602 que se coloca. Además, un ancho y longitud respectivos tampoco se rigen por un eje de la pantalla de visualización. Como se ilustra, una longitud respectiva de una inconsistencia es la distancia más larga de la inconsistencia. El ancho 620 y la longitud 622 no dependen de una orientación del material compuesto 602 o una pantalla de visualización para los datos de imagen 604.
El ancho 624 y la longitud 626 se superponen sobre la bola de pelusa 610. El ancho 628 y la longitud 630 se superponen sobre la estopa plegada 612. La longitud 632 y el ancho 634 se superponen sobre la inconsistencia al final de la capa 614.
Los diferentes componentes mostrados en las Figuras 1 y 3-6 se pueden combinar con componentes en la Figura 2, utilizados con componentes en la Figura 2 , o una combinación de los dos. Además, algunos de los componentes en las Figuras 1 y las Figuras 3-6 pueden ser ejemplos ilustrativos de cómo los componentes mostrados en forma de bloque en la Figura 2 se pueden implementar como estructuras físicas.
Pasando ahora a la Figura 7 , se ilustra una ilustración de un diagrama de flujo de un método para proporcionar control de procesos a la fabricación de material compuesto de acuerdo con una realización ilustrativa. El método 700 puede usarse para inspeccionar un componente de la aeronave 100 de la Figura 1. El método 700 se puede utilizar para obtener imágenes del material compuesto 210 de la Figura 2 y tomar la cantidad de decisiones de metrología 225 en función de las inconsistencias 214 de la Figura 2 dentro del material compuesto 210. El método 700 se puede implementar dentro del entorno de fabricación 300 usando el sistema de visión 308 de la Figura 3. El método 700 puede producir datos de imagen 402 de la Figura 4. El método 700 puede producir datos de imagen 604 de la Figura 6.
El método 700 forma automáticamente imágenes de un material compuesto, durante o después de colocar el material compuesto, utilizando un sistema de visión para formar datos de imagen (operación 702). El método 700 identifica, mediante un sistema informático, inconsistencias en el material compuesto visible dentro de los datos de imagen en tiempo real (operación 704).
El método 700 toma, mediante el sistema informático, una cantidad de decisiones de metrología en función de las inconsistencias (operación 706). Luego, el método termina.
El sistema informático toma la cantidad de decisiones de metrología sin la entrada de un operador humano. El sistema informático toma la cantidad de decisiones de metrología en tiempo real. En algunos ejemplos ilustrativos, cuando el material compuesto se visualiza a medida que se coloca el material compuesto, el sistema informático toma la cantidad de decisiones de metrología en proceso.
En algunos ejemplos ilustrativos, tomar la cantidad de decisiones de metrología incluye enviar una advertencia cuando una inconsistencia de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen viola un umbral de tolerancia de inconsistencias. Una inconsistencia puede violar un umbral de tolerancia de inconsistencias basado en al menos uno del tamaño, ubicación, tipo o alguna otra propiedad de la inconsistencia. Por ejemplo, la incoherencia puede violar el umbral de tolerancia de incoherencias cuando el umbral de tolerancia de incoherencias es un tamaño y la incoherencia es mayor que el umbral de tolerancia de incoherencias.
En otro ejemplo, una inconsistencia puede violar un umbral de tolerancia de inconsistencias cuando se tienen en cuenta las propiedades de otras inconsistencias. Al tener en cuenta otras inconsistencias, una inconsistencia puede violar un umbral de tolerancia de inconsistencias en función de las propiedades del grupo, tal como densidad, espaciado, mismo tipo, mismo tamaño u otras propiedades de las inconsistencias del grupo. En un ejemplo ilustrativo, el umbral de tolerancia de inconsistencias es una densidad de incoherencias, y la ubicación de la inconsistencia con respecto a otras inconsistencias crea una densidad de inconsistencias que viola el umbral de tolerancia de inconsistencias. En otro ejemplo ilustrativo, una inconsistencia puede violar un umbral de tolerancia de inconsistencias en función de la frecuencia, que tiene en cuenta un recuento de inconsistencias, así como la ubicación, densidad, tipo y forma de las inconsistencias en los datos de imagen.
En algunos ejemplos ilustrativos, el material compuesto es parte de un componente. En estos ejemplos ilustrativos, el umbral de tolerancia de inconsistencias puede tener en cuenta al menos una de una cantidad de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto del componente, tipos de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto del componente o ubicaciones de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto del componente.
El umbral de tolerancia de inconsistencias se puede elevar o reducir dependiendo de las inconsistencias identificadas en el nivel anterior. Por ejemplo, si una alta densidad de inconsistencias está presente en una ubicación de un nivel anterior de material compuesto, la densidad permitida de inconsistencias sobre esta ubicación en el material compuesto actual, expresada como un umbral de tolerancia de inconsistencias, puede ser menor que si una alta densidad de inconsistencias no estuviera presente en la ubicación. Como otro ejemplo, una cantidad permitida de inconsistencias grandes, expresada como un umbral de tolerancia de inconsistencias, puede ser mayor si se encontraba presente menos de una cantidad prevista de inconsistencias grandes en un nivel anterior de material compuesto.
En algunos ejemplos ilustrativos, tomar la cantidad de decisiones de metrología incluye modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias mientras se forman imágenes del material compuesto. El umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de las propiedades de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen que incluyen al menos una de las ubicaciones de las inconsistencias, una cantidad de las inconsistencias, una densidad de las inconsistencias o una medida de la aleatoriedad de las inconsistencias. En algunos ejemplos ilustrativos, se puede utilizar una frecuencia de las inconsistencias. La frecuencia puede tener en cuenta la ubicación, densidad, tipo y forma de las inconsistencias en los datos de imagen. Cuando se usa, la frecuencia de las inconsistencias en los datos de imagen se puede comparar con la frecuencia de las inconsistencias en los datos históricos para otros estratos de material compuesto del componente. Por ejemplo, el aumento de la frecuencia de inconsistencias en varios estratos de una porción del componente puede violar un umbral de tolerancia de inconsistencias.
En un ejemplo ilustrativo, si la cantidad de inconsistencias identificadas mientras se coloca el material compuesto es mayor de lo previsto, el umbral de tolerancia de inconsistencias se puede reducir para activar una advertencia antes durante el proceso de fabricación. Al activar la advertencia antes, puede haber menos desperdicio y un menor tiempo de fabricación. Por ejemplo, al activar la advertencia anteriormente, la colocación de material compuesto puede detenerse antes de completar una capa completa del material compuesto. Al detenerse antes de completar la capa completa de material compuesto, se puede reducir un volumen de material a reelaborar, reduciendo de esta manera el desperdicio. Además, al detenerse antes de completar la capa completa de material compuesto, el tiempo de fabricación adicional de completar la capa no se gasta.
Como otro ejemplo ilustrativo, si una densidad de inconsistencias es alta en una ubicación, se puede aumentar una cantidad total de inconsistencias del umbral de tolerancia de inconsistencias para que la advertencia no se active por la ubicación densa de inconsistencias. Como un ejemplo adicional, un grado de aleatoriedad de inconsistencias detectadas puede ser mayor de lo previsto. Cuando el grado de aleatoriedad de las inconsistencias es considerablemente mayor de lo previsto, el umbral de tolerancia de inconsistencias se puede aumentar para representar más estrechamente el grado real de aleatoriedad presente durante la inspección.
En algunos ejemplos ilustrativos, el material compuesto es parte de un componente, y el umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de un diseño del componente. El diseño del componente puede incluir cualquier característica deseable del componente, tal como espesor, ubicaciones de deformación, ubicaciones asociadas con componentes electrónicos, ubicaciones de juntas, resistencia requerida, contornos, complejidad de contornos, penetraciones u otras características de diseño del componente.
Por ejemplo, el umbral de tolerancia de inconsistencias se puede reducir para la densidad de inconsistencias en una región más delgada del componente. Al reducir el umbral de tolerancia de inconsistencias, hay una densidad aceptable más baja en esta región más delgada del componente que en regiones más gruesas del componente.
En algunos ejemplos ilustrativos, las estructuras de soporte, tales como sujetadores, pueden estar presentes en un componente completado. Cuando las estructuras de soporte están en el diseño del componente, el umbral de tolerancia de inconsistencias puede tener en cuenta la presencia de orificios de sujeción.
En algunos ejemplos ilustrativos, el umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de los datos de rendimiento históricos de otros componentes. Por ejemplo, el umbral de tolerancia de inconsistencias para una cantidad de inconsistencias grandes se puede reducir en función de una estimación del rendimiento del componente actual con las inconsistencias identificadas. La estimación del rendimiento se basa en datos de rendimiento, como los datos de resistencia, de otros componentes que tienen inconsistencias similares. En estos ejemplos, los datos de rendimiento históricos de los componentes que tienen el mismo diseño se utilizan para estimar un rendimiento actual del componente actual en función de las inconsistencias identificadas y modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias de modo que el componente actual cumpla con las características de rendimiento deseadas si el componente actual no viola el umbral de tolerancia de inconsistencias.
Como otro ejemplo, el umbral de tolerancia de inconsistencias se puede modificar en función de la modificación del diseño del componente. En algunos ejemplos ilustrativos, se pueden agregar niveles de material compuesto adicionales al diseño del componente. Un umbral de tolerancia de inconsistencias puede tener en cuenta el espesor del componente. Un umbral de tolerancia de inconsistencias puede ser mayor cuando hay más material presente. Por lo tanto, un umbral de tolerancia de inconsistencias puede tener en cuenta la frecuencia de inconsistencias, el patrón de inconsistencias y el espesor del componente. Si el espesor del componente cambia, el umbral de tolerancia de inconsistencias también se puede modificar.
Como otro ejemplo ilustrativo, tomar la cantidad de decisiones de metrología incluye sugerir el uso de estructuras de soporte adicionales. Por ejemplo, tomar la cantidad de decisiones de metrología puede incluir hacer recomendaciones para incluir una mayor cantidad de sujetadores en un componente en función de inconsistencias identificadas.
Pasando ahora a la Figura 8 , se ilustra una ilustración de un diagrama de flujo de un método para identificar y mostrar inconsistencias de acuerdo con una realización ilustrativa. El método 800 puede usarse para inspeccionar un componente de la aeronave 100 de la Figura 1. El método 800 se puede utilizar para obtener imágenes del material compuesto 210 de la Figura 2 y mostrar inconsistencias en el material compuesto 210 dentro de los datos de imagen 212 de la Figura 2. El método 800 se puede implementar dentro del entorno de fabricación 300 usando el sistema de visión 308 y la pantalla 310 de la Figura 3. El método 800 puede producir al menos una de la vista 500 de la Figura 5 o datos de imagen 604 de la Figura 6.
El método 800 crea datos de imagen de un material compuesto utilizando un sistema de visión, en donde los datos de imagen se crean al menos uno de durante o después de colocar el material compuesto (operación 802). El método 800 identifica, mediante un sistema informático, inconsistencias en el material compuesto visible dentro de los datos de imagen en tiempo real (operación 804). El método 800 muestra los datos de imagen en una pantalla en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias que son visibles dentro de los datos de imagen en la pantalla (operación 806). Luego, el método termina.
Los diagramas de flujo y diagramas de bloques en las diferentes realizaciones ilustradas ilustran la arquitectura, funcionalidad y funcionamiento de algunas implementaciones posibles de aparatos y métodos en una realización ilustrativa. A este respecto, cada bloque en los diagramas de flujo o diagramas de bloques puede representar un módulo, un segmento, una función y/o una porción de una operación o paso.
En algunas implementaciones alternativas de una realización ilustrativa, la función o funciones observadas en los bloques se pueden presentar fuera del orden indicado en las figuras. Por ejemplo, en algunos casos, dos bloques mostrados en sucesión se pueden ejecutar sustancialmente simultáneamente, o los bloques a veces se pueden realizar en el orden inverso, dependiendo de la funcionalidad involucrada. Además, se pueden agregar otros bloques, además de los bloques ilustrados, en un diagrama de flujo o diagrama de bloques.
Por ejemplo, el método 700 puede comprender además almacenar datos para las inconsistencias en una base de datos, construir conjuntos de datos de aprendizaje automático e información probabilística usando la base de datos y usando los conjuntos de datos de aprendizaje automático e información probabilística para pronosticar una calidad de una porción de un componente que contiene el material compuesto. El pronóstico tiene en cuenta al menos uno de los datos históricos de otros componentes, el diseño del componente o las inconsistencias identificadas en el material compuesto.
En otro ejemplo ilustrativo, el método 700 comprende además mostrar los datos de imagen en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias que son visibles dentro de los datos de imagen mostrados. La visualización de los datos de imagen en tiempo real permite a los operadores monitorear los tipos de inconsistencias, las ubicaciones de las inconsistencias y el tamaño de las inconsistencias en tiempo real.
En un ejemplo ilustrativo, el método 700 comprende además asignar un tipo de inconsistencia, mediante el sistema informático, a cada una de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen. Al asignar el tipo de inconsistencia, se proporciona información adicional sobre las inconsistencias presentes en el material compuesto al sistema informático. Con mayores cantidades de información, el sistema informático puede controlar y monitorear mejor un proceso de fabricación de material compuesto. Además, al asignar el tipo de inconsistencia, el sistema informático puede ser capaz de diagnosticar fuera de las condiciones de tolerancia en tipos específicos de materiales, herramientas de fabricación específicas o en áreas específicas de un entorno de fabricación.
En otro ejemplo ilustrativo, se miden las inconsistencias identificadas en los datos de imagen. Las mediciones de las inconsistencias pueden tener cualquier tolerancia deseable. En algunos ejemplos ilustrativos, medir las inconsistencias identificadas en los datos de imagen comprende medir las inconsistencias lo más cercano a ± 0,025 cm (0,01 pulgada). En algún ejemplo ilustrativo, medir las inconsistencias identificadas en los datos de imagen comprende medir las inconsistencias lo más cercano a ± 0,25 cm (0.10 pulgada).
Como otro ejemplo, el método 800 puede comprender además tomar, mediante el sistema informático, la cantidad de decisiones de metrología en función de las inconsistencias, los datos de rendimiento históricos y un diseño de un componente en donde el material compuesto es una parte del componente. En algunos ejemplos ilustrativos, la cantidad de decisiones de metrología comprende ajustar los parámetros de colocación de material compuesto o una capa futura. Por ejemplo, una decisión de metrología puede ser cambiar al menos uno de velocidad de colocación, ángulo de colocación, presión de compactación de material compuesto, calor aplicado durante la colocación, velocidad de corte, ángulo de corte para una capa actual o futura. En algunos ejemplos ilustrativos, los parámetros de colocación de material compuesto de la capa actual se cambian en tiempo real. En estos ejemplos ilustrativos, los parámetros de colocación de material compuesto para un material compuesto se cambian a medida que se coloca el material compuesto.
En algunos ejemplos ilustrativos, el sistema informático se configura para analizar los datos de imagen y tomar una decisión para cambiar los parámetros de colocación de material compuesto independientemente de un operador humano. El sistema informático se configura para analizar los datos de imagen y determinar si es deseable cambiar los parámetros de colocación de material compuesto en tiempo real.
De acuerdo con la presente invención a la que se refiere la presente patente europea, el método 800 comprende además modificar, mediante el sistema informático, un umbral de tolerancia de inconsistencias mientras se toman imágenes del material compuesto, en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias se modifica en función de las inconsistencias identificadas en los datos de imagen.
Pasando ahora a la Figura 9 , se ilustra una ilustración de un sistema de procesamiento de datos en forma de un diagrama de bloques de acuerdo con una realización ilustrativa. El sistema de procesamiento de datos 900 se puede usar para implementar el sistema informático 208 de la Figura 2. Como se ilustra, el sistema de procesamiento de datos 900 incluye un marco de comunicaciones 902, que proporciona comunicaciones entre la unidad de procesador 904, los dispositivos de almacenamiento 906, la unidad de comunicaciones 908, la unidad de entrada/salida 910 y la pantalla 912. En algunos casos, el marco de comunicaciones 902 se puede implementar como un sistema de bus.
La unidad de procesador 904 se configura para ejecutar instrucciones para que el software realice una cantidad de operaciones. La unidad de procesador 904 puede comprender una cantidad de procesadores, un núcleo multiprocesador y/o algún otro tipo adecuado de procesador, dependiendo de la implementación. En algunos casos, la unidad de procesador 904 puede adoptar la forma de una unidad de hardware, tal como un sistema de circuito, un circuito integrado específico de la aplicación (ASIC), un dispositivo lógico programable o algún otro tipo adecuado de unidad de hardware.
Las instrucciones para el sistema operativo, aplicaciones y/o programas ejecutados por la unidad de procesador 904 se pueden ubicar en los dispositivos de almacenamiento 906. Los dispositivos de almacenamiento 906 pueden estar en comunicación con la unidad de procesador 904 a través del marco de comunicaciones 902. Como se usa en la presente, un dispositivo de almacenamiento, también denominado dispositivo de almacenamiento legible por computadora es cualquier pieza de hardware capaz de almacenar información de forma temporal y/o permanente. Esta información puede incluir, pero no se limita a, datos, un código de programa y/u otro tipo de información.
La memoria 914 y el almacenamiento persistente 916 son ejemplos de dispositivos de almacenamiento 906. La memoria 914 puede adoptar la forma de, por ejemplo, una memoria de acceso aleatorio o algún tipo de dispositivo de almacenamiento volátil o no volátil. El almacenamiento persistente 916 puede comprender cualquier cantidad de componentes o dispositivos. Por ejemplo, el almacenamiento persistente 916 puede comprender un disco duro, una unidad de memoria flash, un disco óptico regrabable, una cinta magnética regrabable o alguna combinación de los anteriores. Los medios utilizados por el almacenamiento persistente 916 pueden o no ser extraíbles.
La unidad de comunicaciones 908 permite que el sistema de procesamiento de datos 900 se comunique con otros sistemas y/o dispositivos de procesamiento de datos. La unidad de comunicaciones 908 puede proporcionar comunicaciones usando enlaces de comunicaciones físicos y/o inalámbricos.
La unidad de entrada/salida 910 permite que la entrada se reciba y la salida se envíe a otros dispositivos conectados al sistema de procesamiento de datos 900. Por ejemplo, la unidad de entrada/salida 910 puede permitir que la entrada del usuario se reciba a través de un teclado, un ratón y/o algún otro tipo de dispositivo de entrada. Como otro ejemplo, la unidad de entrada/salida 910 puede permitir que la salida se envíe a una impresora conectada al sistema de procesamiento de datos 900.
La pantalla 912 está configurada para mostrar información a un usuario. La pantalla 912 puede comprender, por ejemplo, sin limitación, un monitor, una pantalla táctil, una pantalla láser, una pantalla holográfica, un dispositivo de pantalla virtual y/o algún otro tipo de dispositivo de pantalla.
En este ejemplo ilustrativo, los procesos de las diferentes realizaciones ilustrativas se pueden realizar mediante la unidad de procesador 904 usando instrucciones implementadas por computadora. Estas instrucciones se pueden denominar código de programa, código de programa utilizable por computadora o código de programa legible por computadora, y se pueden leer y ejecutar por uno o más procesadores en la unidad de procesador 904.
En estos ejemplos, el código de programa 918 se ubica en una forma funcional en un medio legible por computadora 920, que se puede retirar de forma selectiva y se puede cargar o transferir al sistema de procesamiento de datos 900 para su ejecución por la unidad de procesador 904. El código de programa 918 y los medios legibles por computadora 920 forman juntos el producto de programa informático 922. En este ejemplo ilustrativo, los medios legibles por computadora 920 pueden ser medios de almacenamiento legibles por computadora 924 o medios de señal legibles por computadora 926.
Los medios de almacenamiento legibles por computadora 924 son un dispositivo de almacenamiento físico o tangible utilizado para almacenar el código de programa 918, en lugar de un medio que propaga o transmite el código de programa 918. Los medios de almacenamiento legibles por computadora 924 pueden ser, por ejemplo, sin limitación, un disco óptico o magnético, o un dispositivo de almacenamiento persistente que está conectado al sistema de procesamiento de datos 900.
De manera alternativa, el código de programa 918 se puede transferir al sistema de procesamiento de datos 900 usando medios de señal legibles por computadora 926. Los medios de señal legibles por computadora 926 pueden ser, por ejemplo, una señal de datos propagada que contiene el código de programa 918. Esta señal de datos puede ser una señal electromagnética, una señal óptica y/o algún otro tipo de señal que se puede transmitir a través de enlaces de comunicaciones físicos y/o inalámbricos.
La ilustración del sistema de procesamiento de datos 900 en la Figura 9 no pretende proporcionar limitaciones arquitectónicas a la forma en que se pueden implementar las realizaciones ilustrativas. Las diferentes realizaciones ilustrativas se pueden implementar en un sistema de procesamiento de datos que incluye componentes, además de o en lugar de los ilustrados, para el sistema de procesamiento de datos 900. Además, los componentes mostrados en la Figura 9 pueden variar de los ejemplos ilustrativos mostrados.
Las realizaciones ilustrativas de la presente descripción se pueden describir en el contexto del método de fabricación y servicio de aeronaves 1000 como se muestra en la Figura 10 y la aeronave 1100 como se muestra en la Figura 11. Pasando primero a la Figura 10, se ilustra una ilustración de un método de fabricación y servicio de aeronaves de acuerdo con una realización ilustrativa. Durante la preproducción, el método de fabricación y servicio de aeronaves 1000 puede incluir la especificación y el diseño 1002 de la aeronave 1100 en la Figura 11 y la adquisición de material 1004.
Durante la producción, se lleva a cabo la fabricación de componentes y submontajes 1006 y la integración del sistema 1008 de la aeronave 1100. Posteriormente, la aeronave 1100 puede pasar por certificación y entrega 1010 para ser colocada en servicio 1012. Mientras se encuentra en servicio 1012 por un cliente, la aeronave 1100 está programada para mantenimiento y servicio de rutina 1014, que puede incluir modificación, reconfiguración, restauración y otro mantenimiento o servicio.
Cada uno de los procesos de fabricación de aeronaves y método de servicio 1000 puede ser realizado o llevado a cabo por un integrador de sistemas, un tercero y/o un operador. En estos ejemplos, el operador puede ser un cliente. A los efectos de esta descripción, un integrador de sistemas puede incluir, sin limitación, cualquier número de fabricantes de aeronaves y subcontratistas de sistemas principales; un tercero puede incluir, sin limitación, cualquier número de proveedores, subcontratistas y proveedores; y un operador puede ser una aerolínea, una empresa de arrendamiento financiero, una entidad militar, una organización de servicios, etc.
Con referencia ahora a la Figura 11, se representa una ilustración de una aeronave en la que se puede implementar una realización ilustrativa. En este ejemplo, la aeronave 1100 se produce mediante el método de fabricación y servicio de aeronaves 1000 de la Figura 10 y puede incluir la estructura de la aeronave 1102 con múltiples sistemas 1104 e interior 1106. Los ejemplos de sistemas 1104 incluyen uno o más del sistema de propulsión 1108, sistema eléctrico 1110, sistema hidráulico 1112 y sistema ambiental 1114. Se puede incluir cualquier otro número de sistemas. Aunque se muestra un ejemplo aeroespacial, se pueden aplicar diferentes realizaciones ilustrativas a otras industrias, tal como la industria automotriz.
Los aparatos y métodos incorporados en la presente se pueden emplear durante al menos una de las etapas del método de fabricación y servicio de aeronaves 1000. Como se usa en la presente, la frase "al menos uno de", cuando se usa con una lista de puntos, significa que se pueden usar diferentes combinaciones de uno o más de los puntos enumerados, y solo se puede necesitar uno de cada punto en la lista. En otras palabras, "al menos uno de" significa que se puede utilizar cualquier combinación de puntos y número de puntos de la lista, pero no se requieren todos los puntos de la lista. El punto puede ser un objeto particular, una cosa o una categoría.
Por ejemplo, "al menos uno de los puntos A, B o C" puede incluir, sin limitación, el punto A, el punto A y el punto B, o el punto B. Este ejemplo también puede incluir el punto A, el punto B, el punto C o el punto B y el punto C. Por supuesto, cualquier combinación de estos puntos puede estar presente. En otros ejemplos, "al menos uno de" puede ser, por ejemplo, sin limitación, dos del punto A, uno del punto B y diez del punto C; cuatro del punto B y siete del punto C; u otras combinaciones adecuadas.
Se pueden utilizar una o más realizaciones ilustrativas durante la fabricación de componentes y submontajes 1006 de la Figura 10. Por ejemplo, el sistema 202 de la Figura 2 se puede usar durante la fabricación de componentes y submontajes 1006 para inspeccionar el material compuesto 210 de la Figura 2. Los datos de imagen 212 de la Figura 2 se pueden formar durante la fabricación de componentes y submontajes 1006 usando el método 700 de la Figura 7. El sistema 202 de la Figura 2 se puede usar para inspeccionar cualquier porción deseable de la estructura de la aeronave 1102 o el interior 1106. En algunos ejemplos ilustrativos, cualquier porción deseable de la estructura de aeronave 1102 o interior 1106 se puede inspeccionar usando el sistema 202 de la Figura 2 durante la integración del sistema 1008 de la aeronave 1100. El componente 224 de la Figura 2 que se inspeccionará usando el sistema 202 pueden ser componentes de reemplazo inspeccionados durante el mantenimiento y servicio 1014 de la Figura 10. En algunos ejemplos ilustrativos, los componentes de reemplazo de la estructura de la aeronave 1102 o interior 1106 se pueden inspeccionar usando el sistema 202 de la Figura 2. Los componentes de reemplazo se pueden inspeccionar usando el método 700 de la Figura 7 o el método 800 de la Figura 8 durante el mantenimiento y servicio 1014 de la Figura 10.
Las realizaciones ilustrativas presentan un sistema de cámara inteligente económico en proceso utilizando visión por computadora, herramientas/análisis de datos de video y aprendizaje automático. Un único sistema no intrusivo reconoce, identifica y registra inconsistencias durante el proceso de laminación de material compuesto para comparación a tolerancias de inconsistencias. Además, se puede enseñar a este sistema a modificar la recopilación de datos a medida que se revisan las tolerancias de inconsistencias en función del desempeño mejorado del proceso. Los ejemplos ilustrativos pueden eliminar una secuencia de capas mediante un recorrido de secuencia de capas alrededor de una pieza y al registrar los hallazgos para una evaluación posterior por parte de un técnico de fabricación. La eliminación de una secuencia de capas por el recorrido de la secuencia de capas daría como resultado una reducción de la mano de obra y del tiempo de flujo. La descripción de las diferentes realizaciones ilustrativas se ha presentado con fines de ilustración y descripción, y no pretende ser exhaustiva. Muchas modificaciones y variaciones serán evidentes para aquellos expertos en la técnica. Además, diferentes realizaciones ilustrativas pueden proporcionar diferentes características en comparación con otras realizaciones ilustrativas. Las realizaciones seleccionadas se eligen y describen con el fin de explicar mejor los principios de las realizaciones, la aplicación práctica y permitir que otros expertos en la técnica entiendan la descripción para diversas realizaciones con diversas modificaciones que sean adecuadas para el uso particular contemplado.

Claims (15)

REIVINDICACIONES
1. Un sistema (202) para el control de proceso de un proceso de fabricación de material compuesto que comprende:
un cabezal de colocación de material compuesto automatizado (204) configurado para colocar material compuesto (210); un sistema de visión (206) conectado al cabezal de colocación de material compuesto automatizado (204) y configurado para producir datos de imagen (212) durante una inspección del material compuesto (210), en donde la inspección se lleva a cabo al menos uno de durante o después de colocar el material compuesto (210); y
un sistema informático (208) configurado para identificar inconsistencias (214) en el material compuesto (210) visible dentro de los datos de imagen (212),y tomar una cantidad de decisiones de metrología (225) en función de las inconsistencias (214), en donde la cantidad de decisiones de metrología (225) comprende modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias (226), en donde el sistema informático (208) está configurado para emplear un enfoque probabilístico para modificar el umbral de tolerancia de inconsistencias (226) mientras se forman imágenes del material compuesto (210), en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias (226) se modifica en función de al menos una propiedad de las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212), en donde las propiedades de las inconsistencias (214) incluyen al menos una de tamaño (230), densidad (232), ubicación (234), tipo de inconsistencia (236) o aleatoriedad (238).
2. El sistema (202) de acuerdo con la reivindicación 1, en donde el sistema informático (208) se configura además para almacenar datos (216) para las inconsistencias (214) en una base de datos (218), construir conjuntos de datos de aprendizaje automático (220) e información probabilística (222) usando la base de datos (218) y usar los conjuntos de datos de aprendizaje automático (220) e información probabilística (222) para pronosticar una calidad de una porción del componente (224) que contiene el material compuesto (210).
3. El sistema (202) de acuerdo con la reivindicación 1 o 2, en donde el sistema informático (208) se configura para tomar la cantidad de decisiones de metrología (225) mientras el cabezal de colocación de material compuesto automatizado (204) coloca el material compuesto (210).
4. El sistema (202) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde el material compuesto (210) es una parte de un componente (224), en donde el sistema informático (208) se configura para comparar ubicaciones de las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212) con un diseño (252) del componente (224).
5. El sistema (202) de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones anteriores, en donde la cantidad de decisiones de metrología (225) comprende ajustar los parámetros de colocación de material compuesto (227) para el material compuesto (210) o una capa futura.
6. El sistema (202) de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, que comprende además:
una pantalla (260), en donde el sistema informático (208) está configurado para mostrar los datos de imagen (212) en la pantalla (260) en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias (214) que son visibles dentro de los datos de imagen (212) en la pantalla (260).
7. El sistema (202) de acuerdo con cualquier reivindicación anterior, en donde el sistema informático (208) comprende una pluralidad de computadoras en comunicación entre sí.
8. Un método para proporcionar control de procesos a la fabricación de material compuesto que comprende:
obtener automáticamente imágenes de un material compuesto (210) utilizando un sistema de visión (206) conectado a un cabezal de colocación de material compuesto (204) durante o después de colocar el material compuesto (210), y utilizando el sistema de visión (206) para formar datos de imagen (212) ;
identificar, mediante un sistema informático (208), inconsistencias (214) en el material compuesto (210) visible dentro de los datos de imagen (212) en tiempo real; y
tomar, mediante el sistema informático (208), una cantidad de decisiones de metrología (225) en función de las inconsistencias (214), en donde tomar la cantidad de decisiones de metrología (225) incluye emplear un enfoque probabilístico para modificar un umbral de tolerancia de inconsistencias (226) mientras se forman imágenes del material compuesto (210), en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias (226) se modifica en función de las propiedades de las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212) que incluyen al menos una de las ubicaciones (234) de las inconsistencias (214), una cantidad de las inconsistencias (214), una densidad (232) de las inconsistencias (214) o una medida de la aleatoriedad (238) de las inconsistencias (214).
9. El método de acuerdo con la reivindicación 8, que además comprende:
almacenar datos (216) para las inconsistencias (214) en una base de datos (218);
construir conjuntos de datos de aprendizaje automático (220) e información probabilística (222) usando la base de datos (218); y
usar los conjuntos de datos de aprendizaje automático (220) e información probabilística (222) para pronosticar una calidad de una porción de un componente (224) que contiene el material compuesto (210).
10. El método de acuerdo con la reivindicación 8 o 9, en donde tomar la cantidad de decisiones de metrología (225) incluye:
enviar una advertencia cuando una inconsistencia de las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212) viole un umbral de tolerancia de inconsistencias (226).
11. El método de acuerdo con la reivindicación 10, en donde el material compuesto (210) es parte de un componente (224) , en donde el umbral de tolerancia de inconsistencias (226) tiene en cuenta al menos una de una cantidad de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto (254) del componente (224), tipos de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto (254) del componente (224) o ubicaciones de inconsistencias identificadas en un nivel anterior de material compuesto (254) del componente (224).
12. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 8 a 11, que comprende además:
mostrar los datos de imagen (212) en tiempo real con un ancho y una longitud superpuestos sobre cada una de las inconsistencias (214) que son visibles dentro de los datos de imagen mostrados (212).
13. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 8 a 12, que comprende además:
asignar un tipo de inconsistencia, mediante el sistema informático (208), a cada una de las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212).
14. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 8 a 13, que comprende además medir las inconsistencias (214) identificadas en los datos de imagen (212).
15. El método de acuerdo con cualquiera de las reivindicaciones 8 a 14, en donde la cantidad de decisiones de metrología (225) comprende ajustar los parámetros de colocación de material compuesto (227) para el material compuesto (210) o una capa futura.
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Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9651680B2 (en) * 2012-11-15 2017-05-16 Bwxt Technical Services Group, Inc. Gamma ray spectroscopy monitoring method and apparatus
US11225039B2 (en) * 2018-06-08 2022-01-18 Aurora Flight Sciences Corporation Systems and methods to automate composite manufacturing quality checks
US20200023537A1 (en) * 2018-07-20 2020-01-23 Aurora Flight Sciences Corporation Composite manufacturing system and method
DE102018124080B4 (de) * 2018-09-28 2021-07-01 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Anlage zur Herstellung eines Faserlaminates aus einem Fasermaterial eines Faserverbundwerkstoffes zur Herstellung eines Faserverbundbauteils
DE102019116750A1 (de) * 2019-06-20 2020-12-24 Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. Verfahren und Vorrichtung zum Ermitteln von Fehlstellen an einem Fasermaterial sowie Faserlegeanlage hierzu
ES2957904A1 (es) * 2022-06-27 2024-01-29 Airbus Operations Slu Sistema de detección de anomalías en la colocación automática de composites durante la fabricación de elementos estructurales
JP2024144253A (ja) * 2023-03-30 2024-10-11 ザ・ボーイング・カンパニー 非接触化学センシングによる複合材料製造中のリアルタイムの汚染物質同定
CN116214523B (zh) * 2023-05-06 2023-07-07 深圳市中科云科技开发有限公司 工业机器人及其控制方法、装置

Family Cites Families (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5562788A (en) 1994-09-20 1996-10-08 The Boeing Company Composite material laser flaw detection
US6064429A (en) 1997-08-18 2000-05-16 Mcdonnell Douglas Corporation Foreign object video detection and alert system and method
JP3566589B2 (ja) * 1998-07-28 2004-09-15 株式会社日立製作所 欠陥検査装置およびその方法
US7236625B2 (en) 2003-07-28 2007-06-26 The Boeing Company Systems and method for identifying foreign objects and debris (FOD) and defects during fabrication of a composite structure
US6985220B1 (en) 2003-08-20 2006-01-10 Kla-Tencor Technologies Corporation Interactive threshold tuning
US8934702B2 (en) * 2003-12-02 2015-01-13 The Boeing Company System and method for determining cumulative tow gap width
US8068659B2 (en) 2003-12-02 2011-11-29 The Boeing Company Method and system for determining cumulative foreign object characteristics during fabrication of a composite structure
US7454053B2 (en) * 2004-10-29 2008-11-18 Mitutoyo Corporation System and method for automatically recovering video tools in a vision system
US20060108048A1 (en) 2004-11-24 2006-05-25 The Boeing Company In-process vision detection of flaws and fod by back field illumination
US7424902B2 (en) 2004-11-24 2008-09-16 The Boeing Company In-process vision detection of flaw and FOD characteristics
CN101074877A (zh) * 2007-06-14 2007-11-21 南京航空航天大学 复合材料铺放质量视频检测系统及间隙检测方法
US20120136470A1 (en) 2009-05-22 2012-05-31 Aurora Control Technologies, Inc. Process for improving the production of photovoltaic products
GB201008139D0 (en) * 2010-05-14 2010-06-30 Paramata Ltd Sensing system and method
JP5541328B2 (ja) * 2011-10-28 2014-07-09 東レ株式会社 プリプレグの製造方法
CN103512906A (zh) * 2013-10-17 2014-01-15 航天海鹰(镇江)特种材料有限公司 航空复合材料蜂窝结构件x射线cr检测方法
US9645095B2 (en) * 2014-10-06 2017-05-09 The Boeing Company System and method for inspecting a composite part during manufacture
US9618459B2 (en) * 2015-05-18 2017-04-11 Flightware, Inc. Systems and methods for automated composite layup quality assurance
DE102015009728B4 (de) 2015-07-31 2018-10-25 Airbus Defence and Space GmbH Probabilistische Fehlererkennung in verlegten Faserbändchen

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