Analisi delle superfici verniciate

L’assistente digitale di Evonik quantifica oggettivamente i difetti nella verniciatura, in modo da ottenere una maggiore efficienza.

All’interno dell’industria delle vernici, ci sono molte ragioni per sviluppare nuove formulazioni. Le esigenze e i requisiti degli utenti finali e degli OEM possono cambiare, per esempio quando vengono sviluppati nuovi sistemi di colore che richiedono nuove formulazioni di ingredienti o quando gli ingredienti tradizionali vengono sostituiti da alternative rispettose dell'ambiente.

Lo sviluppo di nuove formulazioni in laboratorio comporta tipicamente l'analisi e la valutazione di campioni verniciati. Le superfici vengono esaminate e confrontate per identificare difetti visivi come crepe, bolle e crateri, ovvero profonde rientranze nel film. Questo processo comporta in genere la valutazione visiva dei campioni da parte del personale di laboratorio. Le formulazioni sono applicate su substrati diversi e valutate in base a criteri pertinenti, al fine di selezionare la migliore formulazione per l'applicazione. In questo processo si usano comunemente vari sistemi di valutazione soggettiva, per esempio il sistema di valutazione scolastica.

Ciò può richiedere molto tempo, soprattutto per serie di test ampie e complete, poiché è necessario confrontare e valutare attentamente un gran numero di campioni. I risultati sono anche altamente soggettivi, in quanto la valutazione visiva si basa sul giudizio individuale. Un risultato quantificabile e riproducibile è quindi difficile da ottenere. In alcuni casi, dopo la valutazione manuale si redigono report di prova estesi. Tutto sommato, questo processo richiede molto tempo – che potrebbe essere utilizzato in modo più efficiente dal personale di laboratorio.

Quantificazione computerizzata dei difetti in pochi secondi

Si può utilizzare la visualizzazione artificiale per ottenere risultati oggettivamente confrontabili e aumentare l'efficienza. Questa tecnologia è già utilizzata nell'elettronica di consumo, nella guida autonoma e nelle applicazioni mediche.

Un compito tipico è il riconoscimento di oggetti, che ne comporta l’identificazione e la classificazione in un'immagine. I dati possono essere utilizzati anche per ulteriori calcoli, come l'analisi dell'area riconosciuta. Le sfide della valutazione manuale dei campioni possono essere superate applicando tecniche di visione artificiale alle immagini dei campioni verniciati.

L’azienda ha sviluppato uno strumento per l'analisi digitale dei campioni di prova verniciati. "COATINO® Defect Detection" rileva e valuta accuratamente e oggettivamente i difetti della verniciatura. Il sistema, che fornisce risultati quantificabili in pochi secondi, misura attualmente quattro tipologie di difetti: micro-schiuma, macro-schiuma, crateri e incompatibilità – rilevanti per la valutazione degli antischiuma. Sviluppato inizialmente per sistemi pigmentati nel settore architettonico, l'obiettivo a lungo termine è quello di rendere il software uno strumento universale per più industrie e tipi di difetti.

Quando il personale di laboratorio desidera utilizzare il rilevamento dei difetti assistito da computer, seleziona i difetti che lo strumento deve analizzare. Quindi fotografa le formulazioni di prova una alla volta con una fotocamera collegata al computer. In pochi secondi, lo strumento visualizza la percentuale dell'area fotografata interessata dal difetto selezionato. Vengono inoltre visualizzati un grafico a barre e marcatori che identificano i difetti sul campione fotografato. Lo strumento è basato su browser, quindi non è necessario installare alcun software.

La visione artificiale aumenta l'efficienza

rispetto a quanto sia possibile fare con l'analisi manuale. Ad esempio, in una serie di laboratorio di 50 campioni, una valutazione manuale di tutti i tipi di difetto rilevanti può richiedere fino a 5 ore; con l'aiuto della visione artificiale, questo può essere fatto in 1 ora. È importante notare che il vantaggio aumenta con il numero di campioni da valutare. La valutazione manuale comporta il confronto di ogni campione con molti altri campioni e il tempo richiesto aumenta in modo quasi esponenziale con il numero di campioni. Al contrario, c'è solo un aumento lineare del tempo per l'analisi basata sulla visione artificiale.

L'uso della visione artificiale per il rilevamento dei difetti trasforma le impressioni soggettive in dati precisi e strutturati, che consentono di prendere una decisione trasparente su quale sia oggettivamente la migliore formulazione. Tutto ciò viene documentato nello strumento e può essere riprodotto e consultato in qualsiasi momento. I risultati di tutte le serie di test e tutti i dati raccolti nel tempo sono conservati e possono essere confrontati con nuovi risultati. La cronologia rimane disponibile anche dopo che i campioni fisici sono stati smaltiti.

Questo aiuta a mantenere la visibilità e fa risparmiare tempo, eliminando la necessità di ripetere le serie di test. C'è anche un vantaggio ambientale, in quanto consente al personale di laboratorio di conservare le materie prime ed evitare inutili sprechi. Lo strumento digitale ha il potenziale per facilitare la collaborazione tra diverse località geografiche, consentendo la valutazione remota dei danni al rivestimento. Tutte le parti interessate hanno infatti accesso diretto a foto, figure e diagrammi, in modo da avere un'idea obiettiva di come si presenta la migliore formulazione.

Lo strumento può misurare oggettivamente la quantità di difetti presenti. Di conseguenza, si possono sviluppare più velocemente e con maggiore precisione e accuratezza le formulazioni con prestazioni migliori da materie prime sostenibili selezionate. Il risultato è che il laboratorio digitale opera in modo più efficiente, economico e sostenibile di quanto potrebbe fare con i metodi tradizionali. Oltre a risparmi significativi nelle materie prime e in altri materiali, le risorse umane possono essere utilizzate in modo più efficiente e il personale di laboratorio ben addestrato può concentrarsi sulla propria competenza tecnica e guidare l'innovazione.