FR 2911685 A1 20080725 FR 0700478 A 20070124 PROCEDE ET DISPOSITIF POUR LE CONTROLE NON DESTRUCTIF DE SOUDURES REALISEES PAR LASER SUR DES TOLES EN ACIER La présente invention concerne un procédé et un dispositif pour le contrôle non destructif de soudures réalisées par laser sur des tôles d'acier. De tels procédés de contrôle sont connus par exemple par les brevets US4633057 et US5121339. Ces procédés connus utilisent au moins un microphone placé à proximité de la tête laser et de la soudure réalisée. Selon ces procédés, on analyse le signal sonore capté par le microphone lors du déroulement de la soudure. Cette analyse permet de contrôler la qualité de la soudure. Le but de la présente invention est d'apporter des perfectionnements aux procédés de contrôle des soudures lasers ci- dessus. Selon l'invention, le procéd.é pour le contrôle non destructif de soudures réalisées par laser sur des tôles d'acier utilise au moins un microphone placé à proximité de la soudure, dans lequel on analyse le signal sonore capté par le microphone lors du déroulement du soudage, le procédé étant caractérisé en c:e que le microphone est placé sous la soudure à l'opposé de la tête de soudage laser. Il a été constaté en effet que lorsque le microphone était placé sous la soudure, c'est-à-dire à l'opposé de la tête de soudage laser, il était possible d'obtenir un contrôle nettement plus fiable de la qualité des soudures. Selon un mode d'exécution préféré de l'invention, on analyse le signal sonore dans une bande de fréquence située entre 90 Hz et 1 KHz. Le filtrage du signal dans cette bande de fréquence, s'est en effet avéré favorable selon les essais effectués par la Demanderesse. Selon une version préférée de l'invention, le procédé utilise au moins un microphone du type hyper-cardioïde en champ direct. Ce type de microphone se caractérise par sa forte directivité vers l'avant, ce qui lui permet de capter les sons dans de meilleures conditions que les microphones omnidirectionnels. Dans une version avantageuse de l'invention, le procédé utilise deux microphones du type hyper-cardioïde placés sous la soudure à l'opposé de la tête laser. Dans une version particulièrement avantageuse de l'invention, le procédé comprend la suite des opérations suivantes. - on enregistre lors du soudage, le signal sonore capté par le ou les microphones et, au moyen d'une transformée de Fourier, on détermine le spectre en fréquence dudit signal, - on détermine la distribution d'enveloppe dudit signal, on applique sur le signal de distribution d'enveloppe les variables statistiques suivantes : écart type, skewness, Kurtosis, niveau d'énergie et platitude de la distribution, - on effectue une classification entre les signaux obtenus pour faire une distinction entre les soudures conformes et les soudures non-conformes, la classification effectuée est corrélée avec des essais de traction effectués sur des éprouvettes réalisées à partir des soudures. La suite des opérations ci--dessus peut bien entendu être mise en oeuvre au moyen de logiciels appropriés. L'invention concerne également un dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'invention. D'autres particularités et avantages de l'invention apparaîtront encore tout au long de la description ci-après. Aux dessins annexés, donnés à titre d'exemples, non limitatifs : - la figure 1 est une vue en coupe de deux tôles montrant la position d'une tête de soudage laser et de deux microphones, la figure 2 est un graphique montrant le signal brut capté par un microphone, la figure 3 montre la transformation du signal brut en spectre en fréquence, - la figure 4 est une autre représentation du spectre en fréquence du signal, - la figure 5 est une représentation de la distribution d'enveloppe du signal, la figure 6 montre l'organigramme des différentes étapes du procédé selon l'invention, - la figure 7 est une représentation graphique de la projection de vecteurs obtenue par SVM. La description ci-après décrit des essais de soudage laser effectués 5 sur des tôles. Le tableau 1 ci-après mentionne les paramètres influents et la valeur de ceux-ci, tels que mis en oeuvre lors de ces essais. Tableau 1 : paramètres des essais Paramètres Valeur nominale Nombre de Min Max Pas influents configurations Puissance du 3kW 3 configs : 2,5 4 kW laser 2,5 - 3,25 et 4 kW Jeux 0,2 mm 5 configs 0 0,4mm 0,lmm Cross Jet 6 bars 2 configs 3,2 b 6 b Aspiration Oui 2 configs Non Oui Epaisseurs de 0,97mm sur 2 configs tôles 0,97mm 0,67mm sur 0,97mrn 10 Dans le tableau ci-dessus Cross Jet désigne le jet de gaz envoyé sur la soudure lors de la mise en oeuvre de celle-ci. Dans une première phase, des essais ont été effectués sur le choix du type de microphone. Ce choix a permis de sélectionner les 15 microphones du type hyper-cardioïde qui se caractérisent par leur directivité vers l'avant mais surtout par le fait qu'ils captent peu les sons provenant de l'arrière. Ils sont généralement utilisés pour la prise de son d'instruments. La figure 1 montre les deux tôles 1, 2 superposées, la position de la 20 tête de soudage laser 3 et la position de deux microphones 4, 5 du type ci-dessus, sous la soudure 6 c'est-à-dire à l'opposé de la tête de soudage laser 3. La lettre j désigne le jeu entre les tôles 1, 2. Dans cette position, les deux microphones 4, 5 captent dans de bonnes conditions le son émis par la soudure et le son émis par le 25 Cross Jet devient négligeable. La position idéale des microphones 4, 5 est située entre 0,5 et 1 m des tôles 1, 2. Un dispositif pour mettre en oeuvre le procédé selon l'invention comprend au moins deux microphones destinés à capter les sons provenant de la soudure laser, reliés à un système d'enregistrement et de traitement du signal capté. Les microphones sont de préférence du type hyper-cardioïde. Le système d'enregistrement et de traitement du signal consiste par exemple en un ordinateur équipé de logiciels adaptés. On va maintenant décrire l'analyse des signaux captés par les microphones. La figure 2 montre à titre d'exemple le signal brut issu d'un microphone lors de la réalisation d'une soudure. Ensuite, grâce à une transformée de Fourier (FFT), on détermine par calcul le spectre en fréquence du signal. Le résultat de cette transformation est illustré par la figure 3. La démarche a ensuite consisté à étiqueter tous les signaux (conformes ou non-conformes) des éprouvettes sur la base d'essais de traction. Ces signaux ont ensuite servi de fichiers d'apprentissage. Les signaux des éprouvettes sur lesquelles des coupes macrographiques ont été réalisées sont ensuite utilisés pour évaluer la pertinence des modèles obtenus grâce à des reconnaissances en aveugle. Paramètres influents : Pour construire la procédure de tri des enregistrements, il est nécessaire de déterminer la liste des paramètres décrivant les conditions d'essais. Pour chacune des soudures, il existe un ensemble de paramètres constants, définis au préalable par l'opérateur de l'essai : la puissance du laser : réglée pour différentes valeurs de 2,5 jusqu'à 4 Kw. l'assemblage (ou épaisseur de la tôle supérieure) : choisi en fonction des épaisseurs des tôles supérieures : 0,67 ou 0,97 mm. - le cross jet : deux valeurs de pression ont été évaluées : 3,2 ou 6,0 bar. Certains paramètres n'ont pas nécessité de faire partie de ]'architecture du protocole de tri. Il s'agit de : la vitesse : elle est directement dépendante de l'assemblage utilisé, l'information serait donc redondante. des phénomènes acoustiques liés à l'aspiration : ils sont masqués par le cross jet et n'ont donc pas d'influence sur le signal sonore. Les paramètres existants comme le jeu réel et la puissance incidente ne sont pas à prendre en compte dans la procédure de tri puisqu'ils ne sont pas réellement contrôlables dans des conditions de production en usine. D'autres paramètres sont dépendants du protocole d'enregistrement comme le numéro de répétabilité. Ils ont été introduits dans cette étude afin de vérifier la stabilité des mesures mais n'ont pas d'influence sur le contenu des signaux. Construction d'un arbre de tri : Un arbre de tri a été utilisé pour séparer les groupes de signaux ayant des combinaisons de paramètres identiques. Cette méthode doit permettre de faire ressortir les phénomènes indépendants des variations de ces paramètres et éventuellement d'effectuer des comparaisons entre ses groupes. Type d'assemblage Valeur du Cross Jet Niveau de puissance Décision de conformité 0.67 - 0.97 mm 3. 2 ù 6.0 bar 2.5 - 3.25 - 4.0 kW conforme / non conforme Etiquetage des signaux en conformes et non-conformes : En extrémité de chaque branche de l'arbre de tri, les fichiers ont été séparés en deux classes correspondant à la conformité ou la non-conformité de la soudure. Il a été décidé de réaliser une classification des essais conformes ou non-conformes vis-à-vis de la tenue en traction des éprouvettes du même lot, avec un test statistique. Afin de se protéger contre une mauvaise décision liée à la faiblesse de l'échantillonnage, il a été décidé de privilégier une logique de refus pour qu'aucune des éprouvettes déclarée conforme ne le soit pas. En revanche, certaines éprouvettes, déclarées non-conformes peuvent se révéler conformes. Il a donc été décidé de classifier les éprouvettes en trois lots : les conformes (39 configurations), les non-conformes de niveau orange (12 configurations) et les non-conformes de niveau rouge (9 configurations). Par exemple, sur un lot de trois éprouvettes passées en traction, si l'une d'entre elle est non-conforme, alors tout le lot est déclaré non conforme de niveau orange. Mise en place des différents_groupes Chacun des paramètres constitue une branche de l'arbre de tri, donc à partir de l'ensemble de la base de données, il a donc été recensé douze groupes de quinze fichiers pour effectuer les différents tests d'apprentissage. Afin de simplifier la nomination des différents groupes, ils seront numérotés de un à douze dans la suite du rapport. (cf. tableau 2 ci-dessous). Tableau 2 : paramètres des différents groupes Numéro du Assemblage Cross Jet (bar) Puissance (kW) groupe (mm) 1 0.67 3.2 4 2 0.67 3.2 3.25 3 0.67 3.2 2.5 4 0.67 6 4 0.67 6 3.25 6 0.67 6 2.5 7 0.97 3.2 4 8 0.97 3.2 3.25 9 0.97 3.2 2.5 0.97 6 4 11 0.97 6 3.25 12 0.97 6 2.5 5 La recherche de phénomènes acoustiques à partir d'une analyse spectrale est adaptée au problème de classification de signaux car elle permet de faire apparaître les relations entre le contenu fréquentiel du signal enregistré lors de chaque soudure d'éprouvette et une conformité de la soudure déterminée à posteriori. Le résultat de cette analyse 10 permet de déterminer une bande utile où l'information relative à la conformité est vérifiée. Définition du contenu fréquentiel et de la bande utile : Le spectre calculé à partir de la transformée de Fourier du signal permet de visualiser son contenu fréquentiel. Le graphique de la figure 4 représente les spectres des signaux en fonction de leur conformité. Une simple observation des spectres en fréquence de tous les enregistrements sonores a permis de déterminer une gamme de fréquence dans laquelle on distingue au mieux les soudures conformes des non-conformes. Cette bande de fréquence utile s'étend de 9OHz jusqu'à 1kHz. Définition du descripteur, étude de la pertinence : Il s'agit maintenant de déterminer un ensemble de descripteurs pertinents pour effectuer une classification à partir du spectre dans sa bande utile. Sur la figure 4, on voit que l'information de conformité est contenue dans l'énergie de la bande utile (verticalement sur l'échelle des magnitudes en décibel). Il a été ensuite choisi un descripteur capable de rendre compte de l'énergie du signal. La distribution d'enveloppe du signal filtré dans la bande utile a été jugée intéressante comme on peut le voir sur la figure 5. Cette démarche a été effectuée pour l'ensemble des groupes afin de vérifier la stabilité du descripteur et la distribution d'enveloppe apparaît comme étant un descripteur pertinent. Indicateurs et variables associées : Après quelques observations dans les différents groupes de descripteurs, nous observons rapidement une différence de forme entre J.es distributions des éléments conformes et celles des non-conformes. Pour ce type de descripteur calculé à partir d'une simple distribution mathématique, il est possible de calculer un ensemble de variables statistiques qui vont nous permettre de décrire simplement les formes observées. Les variables statistiques les plus pertinentes sont détaillées dans le tableau 3 ci-dessous. Elles sont appliquées sur le signal de distribution d'enveloppe. Tableau 3 : variables statistiques pertinentes Variable Description Moyenne Moyenne arithmétique de la distribution d'enveloppe Ecart Il s'agit de la racine carrée de la variance du signal. Cette dernière Type est calculée à l'aide de la formule ci-dessous : E(x-m)2 N 62 = N-1 Skewness Le skewness est le moment d'ordre trois. Il représente le caractère asymétrique de la distribution d'enveloppe (une distribution normale aura un skewness nul). Il est déterminé par la formule suivante : E(xùm)3 N skew (N -1)63 Kurtosis Le kurtosis est le moment d'ordre quatre, il représente le caractère aplati (k>0) ou pointu (k x 2 N Flatness Platitude de la distribution Organigramme de traitement L'organigramme de traitement (voir figure 6) détaille les différentes 5 phases de traitement du signal depuis l'acquisition jusqu'à la classification. Elle permet de définir les éléments à mettre en oeuvre pour effectuer un système en ligne d'évaluation de la qualité des soudures laser. Certaines de ces phases de traitement comme le filtrage ou le calcul de la FFT, peuvent être attribuées à du matériel analogique spécifique permettant d'optimiser les temps de calcul ou encore sa précision. Après que les différents descripteurs et variables ont été définis, il est nécessaire : - de procéder à l'apprentissage d'un certain nombre de données de références et d'effectuer une reconnaissance sur une population de fichiers non référencés par le classifieur pour valider la démarche. Ainsi il sera possible de vérifier l'efficacité du système de classification utilisé dans cette étude. Pour que le classifieur soit efficace et ne pas obtenir d'erreurs et d'aberrations, il est important que le groupe d'éléments choisi pour l'apprentissage soit représentatif de l'ensemble de la population. Définition des données d'apprentissage : Les données sont donc passées au classifieur SVM sous la forme d'un tableau 4 de données comme ci-dessous : Tableau 4 : données d'apprentissage Nom Decision Moyenne Ecart Type Skewness Kurtosis Niveaux Niveau Bruit Energie S13 1 v3cl.wav Conforme 491.551 281.3009 0.8845394 -0.7212956 -38.76974 -.802674 S13 2 v3cl.wav Conforme 694.4482 812.4395 3.213929 7.06599 -32.86151 -1.679413 S13 4 v3cl.wav Conforme 425.8403 264.999 1.505055 0.08585024 -39.72742 -0.8803683 S15 1 v3c1.wav Conforme 343.0777 178.7581 1.155319 -0.6849627 -42.51917 -0.6427922 S 15 3 v3cl.wav Conforme 348.4319 176.1787 0.8519593 -0.9320252 -42.52058 -0.6382229 S15_5. v3cl.wav Conforme 353.7164 175. 2219 0.8639045 -0.9664636 -42.48135 -0.6046676 S17_3. v;c1.wav Conforme 475.7067 180.7499 0.4966596 -1.435787 -41.0465 0.3651652 S17 4 v2 c1 .wav Conforme 467.9345 176.3243 0.4840854 -1.436792 -41.27278 0.3678634 S17_5 v3c1.wav Conforme 470.2917 179.2736 0.6311712 -1.39678 -41.16534 -0.3607412 S11 1 v3c1.wav N-conforme 484.9759 321.1102 1.178084 -0. 1407018 -38.25361 -1.038522 S11 2 v3c1.wav N-Conforme 516.269 337.7274 0.9581116 -0.3668108 -37.71069 -1.076965 S11 3 v3cl.wav N-Conforme 475.3533 326. 7332 1.266142 0.0625155 -38.32161 -1.107884 S19 3 v3cl.wav N-Conforme 518.9133 130.5545 0.2674568 -1.751372 -41.24997 -0.1513636 S19 4 v3cl.wav N-Conforme 535.65 131.575 0.1837203 -1.767645 -41.0094 -0.1434168 S19 5 v3cl.wav N-Conforme 531.7645 130.1581 0.3005266 -1.760531 -41.07737 -0.141841820 Ces variables ont été calculées pour chacun des groupes. Définition d'une SVM : Machine à Vecteur Support : Une machine à vecteurs de support (en anglais Support Vector Machine ou SVM) est une technique de discrimination. Elle consiste à séparer deux (ou plus) ensembles de points par un hyperplan. Selon les cas et la configuration des points, la performance de la machine à vecteurs de support peut être supérieure à celle d'un réseau de neurones ou d'un modèle de mixture gaussienne. Idée originale et principe : L'idée originale des SVM a été publiée par Vladimir Vapnik : Statistical Learning Theory . Wiley-Interscience, New York (1998). Elle est basée sur l'utilisation de fonctions dites noyau (kernel) qui permettent une séparation optimale (sans problème d'optimum local) des points du plan en différentes catégories (le plus souvent deux, à savoir les positifs et les négatifs ). La méthode fait appel à un jeu de données d'apprentissage, qui permet d'établir un hyperplan séparant au mieux les points. Séparation optimale : Prenons un exemple pour bien comprendre le concept. Imaginons un plan (espace à deux dimensions) dans lequel sont répartis deux groupes de points. Ces points sont associés à un groupe : les points (+) pour y>O et les points (-) pour y Concept d'hyperplan : Afin de remédier au problème de l'absence de séparateur linéaire, l'idée des SVM est de reconsidérer le problème dans un espace de dimension supérieure (dans notre exemple, dans un espace de dimension supérieure à 2). Dans ce nouvel espace, il existe un séparateur linéaire qui permet de classer au mieux nos points dans les deux groupes qui conviennent. On pourra ensuite projeter le séparateur linéaire dans l'espace d'origine pour visualiser le résultat de la classification. Essais et Reconnaissance : Le SVM normalise et traite les données de façon à constituer une carte qui trace les frontières entre les deux catégories de conformités. Cette carte peut être représentée de façon bidimensionnelle avec des axes choisis parmi les variables transmises au SVM. Dans l'exemple ci-après, la moyenne et l'écart type sont sélectionnés par le SVM au moyen de critères de pertinences. On remarquera que les valeurs sont normalisées par le SVM en post-traitement. Sur la figure 7, les triangles et les carrés représentent les vecteurs projetés non conformes de type rouge et orange respectivement, les ronds noirs représentent les vecteurs projetés conformes. La frontière entre les deux catégories (conformes/ non conformes) est matérialisée par la courbe Cl, les marges utilisées par le SVM par la courbe C2. Le SVM traite ensuite les données calculées à partir des éléments non référencés et projettent celles-ci dans le plan d'apprentissage (carrés sur la figure 7). Le résultat des projections permet d'estimer la conformité de ces éléments et éventuellement la qualité de l'apprentissage, comme dans le 25 tableau 5 ci-dessous. Tableau 5 : classes calculées Fichiers classe calculée S3 4 v3c1 Conforme S3 5 v3c 1 Conforme Q S5_4_v3c 1 Conforme S5 5 v3c 1 Conforme S7 2 v3c1 Conforme g S7_5_v3c 1 Conforme S9_1_v3c1 Conforme S9 5 v3c 1 Conforme S 1 4 v3c l Non Conforme S1_5 v3c 1 Non conforme Analyse globale Si on compare les diagnostics obtenus par l'analyse SVM à l'étiquetage attribué aux éprouvettes types macros (à partir des résultats de traction des éprouvettes du même lot), on obtient les 5 résultats présentés dans le tableau 6. Tableau 6 : conformité des groupes Diagnostique issu Diagnostique issu % de N de Groupe des essais de de l'analyse sonore reconnaissance des traction fichiers 10 10 Groupe 1 ù 100 % 2 2 6 6 Groupe 2 2 2 38,5 % 5 6 6 Groupe 3 ù 100 % 4 4 8 8 Groupe 4 ù 100 % 2 2 6 6 Groupe 5 3 3 90 % 1 1 4 4 Groupe 6 4 4 100 % ù 2 2 8 8 Groupe 7 ù 100 % 2 2 6 6 Groupe 8 ù 100 % 4 4 6 6 Groupe 9 2 2 100 % ù 2 2 _ Groupe 10 Impossible de travailler sur ce groupe car il n'y a aucune éprouvette non conforme 6 6 Groupe 11 ù 100 % 4 4 4 4 Groupe 12 4 4 100 % ù 2 2 ù En gras : conforme En souligné : conforme de type rouge En italique, non-conforme de type orange Le tableau 6 ci-dessus montre que le pourcentage moyen de réussite de classification est de 93,5 %. En conclusion, le procédé selon l'invention a permis de déterminer le type de capteurs optimal pour réaliser un contrôle en ligne de soudures laser par analyse sonore. Il s'agit d'un microphone de type hyper cardioïde en champ direct. Ce capteur doit impérativement être positionné sous la soudure. La bande de fréquence utile du signal est située de 9OHz à 1 KHz. Au cours des essais, il a été obtenu un pourcentage de reconnaissance des soudures conformes et non-conformes de 96%. La simplicité de mise en oeuvre du contrôle par analyse sonore, le fait qu'il s'agisse d'une technique sans contact et qu'elle pourrait permettre un contrôle en ligne à 100% constituent les principaux avantages du contrôle par analyse sonore. Cependant, les essais ont également permis de noter l'importance 20 de l'apprentissage. Un bon apprentissage, signifie à priori : - que la population doit être très large allant des soudures conformes à celles non-conformes 25 qu'il est nécessaire d'avoir un mode de diagnostic unique pour les fichiers d'apprentissage et de validation (tractions ou coupes macrographiques) que tous les types de défauts doivent être appris (défauts provenant du manque de jeu, du manque de puissance ou d'un 30 jeu trop important,...) que le nombre de pièces utilisées pour l'apprentissage soit suffisant. Le procédé selon l'invention est ainsi applicable au contrôle en 35 continu de soudures laser effectuées sur des produits industriels, tels que des carrosseries de véhicules automobiles. REVENDICATIONS 1. Procédé pour le contrôle non destructif de soudures (6) réalisées par laser sur des tôles d'acier (1, 2), ce procédé utilisant au moins un microphone (4, 5) placé à proximité de la soudure (6), dans lequel on analyse le signal sonore capté par le microphone (4, 5) lors du déroulement du soudage, caractérisé en ce que le microphone (4, 5) est placé sous la soudure (6) à l'opposé de la tête de soudage laser (3). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que l'on analyse le signal sonore dans u.ne bande de fréquence située entre 90 Hz et 1 KHz. 3. Procédé selon l'une des revendications 1 ou 2, caractérisé en ce qu'il utilise au moins un microphone (4, 5) du type hyper-cardioïde en champ direct. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce qu'il utilise deux microphones (4, 5) du type hyper-cardioïde placés sous la soudure (6) à l'opposé de la tête laser (3). 5. Procédé selon l'une des revendications 1 à 4, caractérisé en ce que l'on enregistre lors du soudage, le signal sonore capté par le ou les microphones (4, 5) et au moyen d'une transformée de Fourier on détermine le spectre en fréquence dudit signal. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que l'on détermine la distribution d'enveloppe dudit signal. 7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce qu'on applique sur le signal de distribution d'enveloppe les variables statistiques suivantes : écart type, skewness, Kurtosis, niveau d'énergie et platitude de la distribution. 8. Procédé selon la revendication 7, caractérisé en ce qu'on effectue une classification entre les signaux obtenus pour faire une distinction entre les soudures conformes et les soudures non- conformes. 9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que la classification effectuée est corrélée avec des essais de traction effectués sur des éprouvettes réalisées à partir des soudures. 10. Dispositif pour la mise en oeuvre du procédé selon l'une des revendications 1 à 9.