La vision numérique et l'intelligence artificielle au service du contrôle de procédé

On se fie encore beaucoup sur des critères subjectifs (l’œil exercé d’un opérateur d’expérience, par exemple) et des tests de laboratoire pour évaluer la qualité de ces matériaux granulaires. Mais, des changements subtils de leurs caractéristiques (couleur, teneur en humidité, granulométrie, densité, etc.) ne sont pas toujours bien évalués par le personnel. Quant aux tests de laboratoire, ils constituent une méthode de validation « hors ligne » et, normalement, la quantité échantillonnée n’est pas représentative. De plus, ces tests requièrent de longs délais (entre quelques minutes et quelques heures) avant de produire des résultats, ce qui permet, au mieux, de réagir tardivement sur le procédé et souvent lorsque « le mal est fait ».

Or depuis peu, des technologies performantes mesurent, en continu, en temps réel et avec grande précision, certaines caractéristiques des intrants. La qualité des données recueillies est telle qu’elle permet de développer des stratégies de gestion des matières premières qui se traduisent par de nombreux bénéfices autrefois insoupçonnés et inaccessibles par les moyens traditionnels (économie de matière première, réduction de l’énergie requise par le procédé, qualité accrue des produits finis, etc.).

Cas d’application actuels

À titre d’exemple, le CRIQ a mis au point, pour l’industrie des pâtes et papiers, un nouvel équipement¹ qui détermine la qualité des copeaux de bois en mesurant, entre autres, leur luminance² à l’aide de différentes technologies de vision numérique (caméra couleur, détecteur proche infrarouge) et de détection (distance, température et humidité). C’est la première fois que la luminance est introduite comme critère quantitatif de la fraîcheur des copeaux. L’utilisation de cet appareil, le CMS (Chip Management System), a permis aux industries utilisatrices de classifier et de payer les livraisons de copeaux selon leur degré de fraîcheur, de répartir les copeaux dans les silos en fonction de leur luminance et de gérer l’alimentation des raffineurs en connaissance de cause.

Des bénéfices économiques importants ont été démontrés aux chapitres de la diminution des coûts de production (notamment par la réduction de l’utilisation des agents de blanchiment), de l’augmentation de la productivité et de l’amélioration de la qualité de la matière première et, bien sûr, celle du produit fini.

Cependant, la luminance n’étant qu’une des caractéristiques des copeaux, elle ne permet pas, à elle seule, de les qualifier suffisamment pour anticiper le comportement du procédé de transformation. L’équipe des pâtes et papiers du CRIQ a donc développé une version du CMS pour prédire et contrôler la qualité de la pâte. La nouvelle version, dotée d’un système expert, de nouveaux senseurs et d’un modèle mathématique, scrute les copeaux afin de déterminer leur fraîcheur et leurs dimensions ainsi que la présence de caries, nœuds et écorces. Le modèle mathématique se charge de quantifier objectivement leur valeur à partir de l’ensemble des mesures recueillies par les différents capteurs. Les résultats sont soumis à un système expert qui qualifie les copeaux et qui analyse l’impact de cette qualité sur plusieurs paramètres du procédé. Les opérateurs peuvent donc rétroagir rapidement afin de rectifier l’apport en copeaux dans les raffineurs. Cette nouvelle approche contribue considérablement à une gestion organisée et planifiée des opérations d’entreposage des copeaux et à un meilleur contrôle des opérations du procédé de pâte thermomécanique.

Toujours dans le secteur des pâtes et papiers, la même plate-forme technologique a été utilisée pour détecter les contaminants de plastique dans l’approvisionnement de copeaux afin de pouvoir les éjecter. Le rejet de ces matières indésirables permet d’éviter la formation de taches sur les papiers et les arrêts de production, très coûteux, nécessaires à la décontamination des équipements.

Une autre variante de la technologie du CMS, l’analyseur de papier recyclé (APR), est employée pour mesurer, en continu, le jaunissement de papiers recyclés et détecter les cartons ondulés et les plastiques, ces matières étant considérées comme des contaminants dans le procédé de désencrage.

Applications potentielles

En raison de la qualité des données qu’il génère, le CMS pourrait être utilisé dans plusieurs autres procédés industriels. Voici quelques exemples :

Lors de la fabrication de panneaux de fibres de moyenne densité (MDF)³ , l’appareil pourrait mesurer, en continu, le taux d’humidité et la densité des copeaux de bois avant leur entrée dans le raffineur. Un meilleur contrôle permettrait ainsi de réduire la consommation d’énergie de raffinage et la variabilité des propriétés du produit fini.

La fabrication de panneaux gaufrés (OSB)⁴ peut faire appel à un mélange de gaufres (lamelles) de plusieurs essences forestières (tremble et bouleau) dont les proportions doivent être bien contrôlées afin d’obtenir un produit aux propriétés constantes. La granulométrie, le taux d’humidité et la densité des gaufres de même que le pourcentage de fines sont d’autres paramètres qui doivent être optimisés. Or, le CMS pourrait être mis à contribution pour suivre, en temps réel, l’évolution de l’ensemble de ces paramètres et générer de précieuses informations permettant d’optimiser le procédé (rectification des proportions d’essences forestières, ajustement du séchage, dosage de résine, amélioration des horaires d’entretien des équipements de fragmentation, paramètres de pressage, etc.).

Les experts chargés du développement de la plate-forme technologique du CMS ont pu constater que le secteur minier représente également un champ d’application prometteur. Généralement, après broyage du minerai, on procède à sa concentration en le séparant des impuretés. À cet égard, la méthode de flottation est l’une des techniques régulièrement utilisées. Une des variables significatives de cette méthode est l’aspect visuel de la mousse (couleur, dimension et texture des bulles) qui donne des indications importantes sur la concentration du minerai. L’observation étant actuellement faite par les opérateurs, les résultats sont sujets à erreur et dépendent grandement de leur expérience et de leur attention.

L’utilisation du CMS permettra d’augmenter la fiabilité de la surveillance, de réaliser des ajustements prédictifs sur le procédé, de diminuer l’utilisation et les coûts liés aux produits réactifs, d’assurer la teneur en concentré et d’optimiser la récupération du minerai. Ces avantages pourront se traduire par des gains économiques substantiels.

Conclusion

L’illustration de ces quelques applications laisse entrevoir les usages potentiels de la plate-forme technologique du CMS. Comme on a pu le constater, remplacer l’évaluation visuelle subjective de la qualité de la matière première par une technologie d’évaluation en continu, objective et informatisée comporte de nombreux bénéfices.

Si votre entreprise utilise une matière première granulaire ou en vrac (industrie alimentaire, industrie du recyclage, etc.) où la variation de certains paramètres (couleur, forme, taux d’humidité, densité ou encore présence de contaminants) peut avoir un impact déterminant sur la qualité du votre produit fini, il est probable que la plate-forme technologique du CMS pourra constituer un actif très profitable pour votre outil de production.

1. Cette technologie fait l’objet de plusieurs brevets et demandes de brevets canadiens reliés au domaine des pâtes et papiers (CA 2355844, CA 2416966 et CA 2430737).

2. Luminance : Quotient de l'intensité lumineuse réfléchie par la surface apparente mesurée.

3. MDF : Medium Density Fiberboard. Panneaux utilisés, entre autres, dans la fabrication de meubles, de moulures, etc.

4. OSB : Oriented Strand Board. Quelquefois appelé « Aspenite ». Panneaux structuraux utilisés pour la construction de bâtiments.

Si vous désirez en connaître davantage sur les bénéfices que cette technologie pourrait représenter pour votre entreprise, nous vous invitons à contacter :

M. Pierre Plamondon
1 800 667-2386, poste 2248
pierre.plamondon@criq.qc.ca

Sources :

• Détection des plastiques dans les copeaux, Feng Ding, mars 2005
• Un système de vision artificielle pour le traitement du minerai, Feng Ding, Sept. 2004
• Amélioration de la gestion de la cour à bois par la caractérisation en ligne des copeaux,
• P. Bédard, F. Ding et M. Benaoudia, Déc. 2003
• L’intelligence artificielle étroitement liée à la blancheur du papier, En tête en ligne, UQTR, Serge Boudreau, http://entete.uqtr.ca/description.php?no_fiche=4173
• Technologies des pâtes et papiers de la direction Équipements du CRIQ, 2002