Avec la croissance continue des véhicules à énergies nouvelles et de l'industrie des semi-conducteurs, un maillon clé attire de plus en plus l'attention : le contrôle qualité des composants. Les normes d'inspection deviennent de plus en plus strictes, et le modèle traditionnel fondé sur l'expérience humaine et l'échantillonnage devient progressivement un goulot d'étranglement caché pour la qualité des produits et la montée en capacité des chaînes de production, tandis que le contrôle qualité par ultrasons assisté par l'IA s'impose comme une nouvelle solution.
Le 12 octobre, lors de la Foire internationale de l'industrie de Chine 2026 (CIIF), Hikvision a remporté le « Prix de l'automatisation industrielle » grâce à sa technologie d'inspection par ultrasons assistée par IA, confirmant ainsi l'efficacité de cette méthode intelligente.
Selon les informations disponibles, Hikvision innove en appliquant la modélisation par IA, l'analyse quantitative et la reconnaissance de classification aux signaux ultrasonores bruts, comme si un expert capable de « lire les ondes » était directement « intégré » dans l'équipement, permettant de détecter avec précision les défauts des pièces composantes. Cela transforme un « travail technique » autrefois tributaire de l'expérience humaine en un processus intelligent normalisé et automatisé, abaissant véritablement le seuil d'utilisation de la technologie et augmentant la valeur industrielle.
Visible clairement et facile à comprendre
Le grand modèle d'échographie analyse avec précision le signal d'origine
Tout comme la lecture d'une échographie du corps humain nécessite un médecin professionnel, le contrôle par ultrasons des composants industriels exige également du personnel qualifié titulaire d'une certification. Ce seuil élevé a fait que la technologie ultrasonore a longtemps été principalement appliquée dans des industries spécialisées comme l'aérospatiale, et peine à se généraliser dans des scénarios industriels plus vastes.
Répondant à cette demande du secteur, Hikvision, s'appuyant sur sa solide expertise accumulée en imagerie et en traitement du signal, a développé en interne l'intégralité de sa gamme de produits de contrôle non destructif par ultrasons, résolvant non seulement le défi d'imagerie « voir clairement », mais réalisant également, pour la première fois dans le secteur, une modélisation par IA, une analyse quantitative et une classification par reconnaissance des signaux ultrasonores bruts, permettant ainsi à l'équipement de « comprendre » les informations de qualité cachées derrière les formes d'onde.
Mais pour que l'IA comprenne la qualité des produits, il faut d'abord résoudre trois difficultés : les « parasites » présents dans les signaux sont nombreux, les défauts faibles sont facilement masqués, ce qui entraîne un taux élevé de non-détection ; lorsqu'on change de matériau, l'algorithme d'origine ne fonctionne plus, la capacité de généralisation est faible ; les défauts présents sur des pièces complexes sont difficiles à identifier et à analyser quantitativement.
À cette fin, Hikvision, grâce à son réseau de reconstruction de signaux à enrichissement de connaissances développé en interne et à son grand modèle d'échographie, a résolu les difficultés fondamentales du contrôle qualité par ultrasons selon quatre dimensions : premièrement, la séparation adaptative du bruit, qui filtre les interférences ambiantes afin de rendre les faibles signaux de défauts clairement discernables ; deuxièmement, l'intégration de l'expérience de lecture des ondes des inspecteurs chevronnés dans l'algorithme, conférant à l'IA un pouvoir de jugement digne d'un « ingénieur expérimenté » ; troisièmement, grâce au pré-entraînement auto-supervisé et au transfert avec peu d'échantillons, le modèle acquiert une capacité de généralisation « d'inférence par analogie » entre matériaux et pièces différents ; quatrièmement, la réalisation d'une analyse quantitative automatique, calculant avec précision la position, la taille, le type, la surface et la profondeur de soudure des défauts, avec une précision de reconnaissance de 0,1 millimètre pour les réseaux phasés, et capable d'identifier des défauts de l'ordre de 5 micromètres sur des composants miniatures tels que les MLCC, soit des dizaines de fois plus fins qu'un cheveu.
« Désormais, les produits d'échographie par IA peuvent à eux seuls réaliser l'interprétation complète du processus, sans perte de détection, avec une efficacité et une précision élevées. », a déclaré le responsable des produits d'échographie de Hikvision, précisant que la détection échographique par IA permet déjà, dans des scénarios typiques, une interprétation automatique de 100 % du processus complet.
« inspection pendant la collecte » directement sur la chaîne de production
Taux de précision de reconnaissance des défauts ≥ 99,5 %
Grâce à la lecture en ligne des ondes, le contrôle par ultrasons a également pu être directement « transféré » du laboratoire à la ligne de production. Prenons l'exemple de l'application concrète du contrôle des composants de véhicules à énergies nouvelles : les algorithmes d'apprentissage profond de l'IA permettent un jugement automatique de bout en bout du type, de la position et de la taille des défauts, l'efficacité du contrôle d'une pièce augmentant de plus de 60 %, et celle des pièces complexes de plus de 1 fois, faisant passer le contrôle non destructif par ultrasons de l'échantillonnage au rythme d'un contrôle total en série, et réduisant considérablement les coûts d'interprétation manuelle des images et de contrôles répétés.
En outre, avec un mode de déploiement flexible « carte d'analyse IA + intégration d'équipements non standard », l'investissement global des entreprises est réduit de plus de 50 % par rapport à l'achat direct d'équipements complets ; grâce à la réduction des contrôles destructifs par échantillonnage métallographique, les pertes d'échantillons et de matériaux diminuent de 80 %, et les coûts de reprise, de rebut et de traitement de la qualité sont également réduits, créant ainsi une valeur durable de réduction des coûts et d'amélioration de l'efficacité. Dans un projet concret de mise en œuvre, le taux de reconnaissance des défauts des composants de véhicules à énergies nouvelles atteint ≥ 99,5 %, avec un taux de détection manquée ≤ 0,5 %.
Actuellement, Haikang Ultrasonic a constitué une gamme de produits incluant des microscopes ultrasoniques, des équipements automatisés à trois/quatre/six axes, des machines intelligentes ultrasoniques intégrées, des équipements portables et de multiples types de sondes, avec des applications concrètes dans des scénarios typiques tels que le soudage par friction-malaxage automobile, les MLCC et les pales en matériaux composites d'éoliennes.
« Alors que la fabrication intelligente s'infiltre de manière accélérée aujourd'hui, le contrôle qualité n'est plus la dernière étape de la chaîne de production, mais la bataille décisive qui détermine la compétitivité industrielle », a déclaré le responsable des produits ultrasoniques de Hikvision. « Nous croyons que cette synergie profonde entre l'IA et la fabrication insufflera une dynamique d'intelligence constante au développement de haute qualité de l'industrie chinoise. »