Empa développe une méthode qui pourrait rendre la découpe laser des métaux plus intelligente et plus autonome. Dans le cadre d’un projet Innosuisse mené avec la SUPSI et le fabricant suisse Bystronic, les chercheurs veulent permettre aux machines de détecter elles-mêmes si une coupe est de bonne qualité, puis de corriger leurs réglages immédiatement.
La découpe laser est déjà très utilisée dans l’industrie, car elle permet de travailler rapidement des pièces métalliques complexes avec une grande précision. Mais le procédé reste délicat, notamment pour les pièces épaisses. Chaque matériau, chaque alliage et chaque épaisseur exigent des paramètres adaptés. Un mauvais réglage peut entraîner des bavures, c’est-à-dire des résidus de métal qui se déposent au dos de la pièce et nécessitent ensuite un travail de finition.
L’idée d’Empa est d’exploiter un signal souvent négligé : le bruit. Lorsque le laser fond et vaporise le métal, le processus produit des sons complexes. Les chercheurs ont enregistré ces bruits à l’aide de neuf microphones placés dans la machine, tout en évaluant manuellement la qualité des coupes. Les essais ont porté sur plusieurs épaisseurs d’acier, de 6 à 25 millimètres.
Grâce à des modèles d’apprentissage automatique, l’équipe a montré que la qualité de coupe pouvait être estimée acoustiquement presque aussi bien qu’avec des caméras, mais avec un équipement nettement moins coûteux. En parallèle, la SUPSI a développé une approche fondée sur l’analyse optique.
La prochaine étape consiste à fusionner ces informations dans un « cerveau » central, capable de guider la machine. À terme, cette technologie pourrait réduire les déchets, les coûts et le temps de réglage dans la production industrielle.