La technologie des nuages de points fait référence à l’utilisation d’un ensemble de points de données dans un système de coordonnées 3D, qui est généralement défini par les axes X, Y et Z. D’un point de vue métrologique, les points réels d’un nuage de points représentent ces coordonnées géométriques X, Y et Z pour chaque point. Ces nuages de points peuvent être utilisés tels quels (bruts) ou filtrés pour créer des formes et des surfaces qui peuvent être comparées à une référence CAO nominale, par exemple.
Les scanners laser 3D et les technologies Ladar sont utilisés pour créer ces nuages de points qui aident le processus de mesure à fournir des résultats très précis. Depuis 2000, des capteurs optiques sont apparus dans l’industrie de la métrologie, permettant aux systèmes de balayage laser de rassembler des nuages de points à haute densité dans des fenêtres de temps de plus en plus rapides.
Il est rapidement apparu que la numérisation des pièces permettait d’obtenir des résultats de mesure plus rapides que les dispositifs de palpage, et une demande s’est alors fait jour pour qu’il existe une solution logicielle de métrologie 3D fonctionnant avec des nuages de points à haute densité.
Quels sont les défis liés à l’utilisation des nuages de points ?
Les métrologues ont également compris que la technologie des nuages de points présentait un inconvénient majeur : les palpeurs de mesure peuvent couvrir des surfaces petites ou grandes, mais offrent une faible densité de données de mesure par unité de temps. Les dispositifs de numérisation peuvent travailler avec des nuages de points à haute densité par unité de temps, mais ne peuvent pas aujourd’hui offrir le même niveau de précision que les palpeurs de mesure.
Il existe des dispositifs de numérisation qui fonctionnent avec des données de nuages de points à haute densité et à des niveaux de précision élevés, mais ils ne sont pas en mesure de couvrir de grandes surfaces et sont davantage destinés à l’analyse de petites textures de surface locales qu’à la métrologie 3D.
Outre cette lacune, d’autres problèmes se posent :
- Atteindre des niveaux de précision plus élevés en utilisant des capteurs optiques et des systèmes laser sur des surfaces plus grandes grâce à la bonne solution logicielle de métrologie 3D.
- La possibilité d’utiliser des systèmes laser pour mesurer certaines surfaces telles que les surfaces brillantes, comme les rétroviseurs de voiture par exemple, et de générer les données de mesure sous forme de nuages de points.
Quel est l’impact et les avantages de l’utilisation des nuages de points à des fins métrologiques ?
L’expérience montre que la technologie des nuages de points 3D est très demandée et qu’au moins la moitié du secteur mondial de la métrologie l’utilise actuellement.
Avant l’avènement de la métrologie, les opérateurs cherchaient à savoir si chaque pièce des lignes de production pouvait être mesurée. Des laboratoires de mesure spécialisés étaient utilisés avec des contrôles fixes (température, taux d’humidité, etc.) pour mesurer des échantillons de pièces. ) pour mesurer des échantillons de pièces. Ensuite, une analyse statistique était effectuée pour supposer que les mesures du reste des pièces étaient possibles.
L’application des nuages de points a augmenté pour atteindre un certain niveau de précision, d’exactitude, de rapidité et de qualité des données de mesure obtenues grâce à l’utilisation de dispositifs de numérisation 3D et de photogrammétrie. En outre, les nuages de points offrent des capacités de mesure sans endommager les pièces réelles, car ces dispositifs n’ont pas besoin d’entrer en contact avec les pièces pendant le processus de mesure.
Cela s’est avéré extrêmement bénéfique pour améliorer les niveaux de productivité et gagner du temps lors de la mesure de grands volumes de pièces dans des délais serrés.
Pourquoi est-il important d’utiliser le bon logiciel de métrologie 3D ?
La bonne solution logicielle de métrologie 3D fusionnera les données des nuages de points avec les fichiers CAO au même endroit pour comparer, contraster et analyser les mesures via la cartographie des couleurs – une fonctionnalité qui rend la lecture et l’interprétation des données plus faciles et plus intéressantes pour les professionnels de la métrologie.
Il doit être doté de multiples fonctionnalités afin de pouvoir détecter des mesures précises, c’est-à-dire des arêtes ou des limites particulières, des alésages et d’autres dimensions complexes qu’une pièce peut généralement présenter.
En utilisant les bons algorithmes, la bonne solution logicielle de métrologie 3D devrait pouvoir faciliter l’extrapolation et l’identification des données de mesure correctes que le nuage de points a détectées. Dans le cas contraire, cela peut parfois s’avérer problématique lorsqu’il s’agit de travailler avec des nuages de points à haute densité, ce qui est souvent le cas, car les pièces ou les surfaces mesurées sont grandes en termes de superficie et de taille.
Cependant, lorsqu’ils sont utilisés correctement, les nuages de points peuvent aider à présenter les données pertinentes en un minimum de temps, ce qui est utile lorsque l’on travaille avec des pièces complexes ou de grands volumes de pièces.