Quand le machine learning apprend au laser à s’autocontrôler par le son
Des chercheurs suisses exploitent les sons générés pendant la découpe laser pour en évaluer la qualité. Associée à une analyse optique, cette méthode entend permettre aux machines d’adapter elles-mêmes leurs réglages.
Le secret d’une meilleure découpe laser se cache peut-être dans le bruit qu’elle produit... Des chercheurs de l’Empa et de la Haute école spécialisée de Suisse méridionale (SUPSI) développent avec Bystronic un système exploitant des capacité de machine learning, capable d’évaluer la qualité d’une découpe métallique en temps réel et d’adapter automatiquement les réglages de la machine. Soutenu par Innosuisse, le projet vise à réduire les séries d’essais nécessaires pour configurer les lasers industriels. Selon l’alliage et l’épaisseur du matériau, ces machines doivent en effet être ajustées avec précision, souligne l’Empa dans son communiqué.
L’équipe de chercheurs mise sur l’acoustique. Lorsqu’un laser découpe l’acier, la fusion et la vaporisation du métal, la formation de plasma ainsi que le flux de gaz génèrent un bruit caractéristique. Les chercheurs ont enregistré ces sons avec neuf microphones lors d’essais réalisés sur des matériaux de 6 à 25 mm d’épaisseur. Des modèles de machine learning ont ensuite été entraînés à associer ces signaux à la qualité de la coupe.
Selon Roland Richter, chercheur à l’Empa, l’analyse acoustique permet d’évaluer la qualité «presque aussi bien» que les caméras, tout en nécessitant un équipement moins coûteux. La SUPSI développe parallèlement une approche reposant sur l’analyse optique. La dernière étape consiste à combiner ces deux sources de données dans un système de contrôle central capable de corriger immédiatement les paramètres du laser. Le projet va s’achever à l’automne 2026 et pourrait aussi bénéficier aux installations existantes, qui nécessiteraient essentiellement un PC, des microphones et des caméras supplémentaires.
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