Development and evaluation of a multisensor system for quality control and quality assurance in mass production of multiaxial non-crimp fabrics

Fibre-reinforced composites (FRC) have a huge potential as a way to reduce vehicles and airplanes weight and are therefore the subject of interest of aerospace and automotive industries due to their excellent mechanical properties and light weight. Nevertheless, high production costs of these components prevent from adopting concepts of mass production. Multiaxial non-crimp fabrics are textile structures with high mechanical features commonly used as reinforcement for FRC. They generally consist of stretched and parallel-lying layers of reinforcing fibres. Non-crimp fabrics production takes place through a warp knitting machine with multiaxial weft insertion. There is currently no state-of-the-art in-line system able to perform a continuous quality control and to provide a complete quality report and thus to correct problems of component oversizing. Moreover, there is no such system that can assess material and process parameters, as well as detect defects. The purpose of this study is to develop tools and concepts that could lead to a fully-automated quality control of non-crimp fabrics. Useful sensor concepts are developed and evaluated on the basis of a thorough requirement analysis which regards both the application and the hardware to use. This requirement analysis includes an extensive analysis of the state-of-the-art techniques to perform quality inspection with special regards to the lightweight industry, as well as to identify technical issues related to the use of machine vision techniques for inspecting glass fibre textiles. Subsequently, research and comparison of suitable hardware choices with attention to the industrial requirements are carried out. Afterwards, different concepts of sensor data fusion are developed and evaluated, based on the requirement analysis. A sensor data fusion of image processing information and basis weight sensor information should take place to detect relevant quality features in a textile sample. Moreover, it is investigated how the integrated measuring method can overcome the limits of each single sensor in terms of functionality and robustness.

I materiali compositi rinforzati in fibra (FRC) hanno un potenziale enorme come mezzo per ridurre il peso di veicoli e velivoli e costituiscono quindi una materia di interesse per le industrie dell’automotive e dell’aerospace per via delle loro eccellenti proprietà meccaniche e basso peso. Lo sviluppo di produzioni seriali di questi componenti è stato impedito dagli elevati costi di produzione. I tessuti non piegati sono strutture tessili con caratteristiche meccaniche elevate comunemente usati come rinforzo per gli FRC. Allo stato attuale non vi è alcun sistema inline in grado di effettuare un controllo qualità continuo di questi tessuti, fornire un report qualitativo completo e quindi correggere problemi di sovradimensionamento dei componenti. Inoltre, non vi è alcun sistema capace di determinare i parametri del materiale o di processo e di identificare i difetti nei componenti. Lo scopo di questo studio è sviluppare strumenti e concetti che conducano ad un controllo qualità dei tessuti non piegati completamente automatizzato. Modelli concernenti i sensori vengono sviluppati e valutati sulla base di un’analisi approfondita dei requisiti che riguarda sia il contesto applicativo che l’hardware da utilizzare. Questa analisi dei requisiti include un’approfondita analisi dello stato dell’arte delle tecniche di controllo qualità (con particolare riguardo all’industria del lightweight) e delle problematiche tecniche relative all’uso di tecniche di machine vision per il monitoraggio dei tessuti in fibra di vetro. Viene poi effettuata una ricerca delle soluzioni hardware idonee, tenendo conto dei requisiti industriali e confrontando i dispositivi presenti sul mercato. In seguito vengono sviluppati diversi concetti di sensor data fusion sulla base dell’analisi dei requisiti. Una sensor data fusion delle informazioni provenienti dal sensore ottico e dal sensore di densità superficiale avviene in modo tale da poter identificare le principali caratteristiche qualitative in un campione tessile. Inoltre, viene studiato come il metodo di misura integrato possa superare i limiti dei singoli sensori in termini di funzionalità e di robustezza.