---
title: "Les chercheurs améliorent la détection des défauts en impression 3D grâce à l’IA"
url: https://www.voxelmatters.com/fr/chercheurs-ameliorent-detection-des-defauts-en-impression-3d-avec-ia1/
date: 2025-01-04
modified: 2025-01-05
lang: fr
author: "Edward Wakefield"
description: "Selon ChosunBiz, des chercheurs coréens ont mis au point un module d'impression 3D qui se connecte aux équipements d'usine existants pour utiliser l'intelligence artificielle (IA). Ce module détecte automatiquement les..."
categories:
  - "Fabrication additive métal"
  - "IA"
  - "Recherche sur la FA"
image: https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/01/image-8-640x511.jpg
word_count: 391
---

# Les chercheurs améliorent la détection des défauts en impression 3D grâce à l’IA

[Selon ChosunBiz](https://biz.chosun.com/en/en-science/2024/12/30/YP57VIX3ABDBVNC26FVLFODIOY/), des chercheurs coréens ont mis au point un module d'impression 3D qui se connecte aux équipements d'usine existants pour [utiliser l'intelligence artificielle (IA)](https://www.voxelmatters.com/detecting-3d-printed-ghost-guns-using-ai/). Ce module détecte automatiquement les défauts et identifie les meilleures conditions de production. Cette recherche a été menée par Yoo Se-hoon et Lee Ho-jin, chercheurs principaux à l'Institut coréen de technologie industrielle (KITECH).

Ce système, appelé « Technologie de détection des défauts et de contrôle actif pour l'impression 3D métal », peut être installé en ajoutant un module complémentaire à des équipements de production plus anciens dépourvus d'IA. Ce module est composé de capteurs, de fonctionnalités de détection des défauts et de contrôles qui rendent les équipements plus intelligents. Grâce à ce dispositif, les entreprises peuvent transformer leurs installations actuelles en usines intelligentes basées sur l'IA sans devoir remplacer leurs machines.

Les chercheurs ont testé le module avec [l'impression 3D par dépôt d'énergie directe (DED)](https://www.voxelmatters.com/sab-aerospace-3d-prints-complex-nozzle-using-ded-technology/), un procédé où des erreurs liées à la puissance du laser, à la vitesse ou à l'approvisionnement en poudre peuvent facilement entraîner des défauts. Le module complémentaire détecte les anomalies pendant l'impression, envoie des alertes via un écran, et ajuste automatiquement les paramètres pour résoudre les problèmes. Cela réduit le temps et l'expertise nécessaires pour déterminer les conditions d'impression optimales, rendant cette technologie particulièrement utile pour les fabricants qui ne disposent pas d'équipements ou de personnel spécialisés.

La technologie a déjà été transférée aux entreprises coréennes MR Tech et Dico pour sa commercialisation. « Cette technologie détecte divers défauts d'empilement grâce au *deep learning* et contrôle activement les conditions des équipements d'impression 3D en temps réel. Elle devrait avoir un impact significatif, car elle peut également être utilisée pour créer [des modèles virtuels de type jumeau numérique](https://www.voxelmatters.com/hexagon-acquires-digital-twin-creation-company-loclab/) à partir des données des processus de production », a déclaré Lee Ho-jin, chercheur principal.

« Elle peut aussi être appliquée aux processus de production robotisés, et nous encourageons la commercialisation de la technologie d'impression 3D robotisée basée sur l'IA », a ajouté Moon Chang-kyu, directeur de MR Tech.

« Elle offre un avantage concurrentiel important grâce à sa capacité à collecter et gérer des données de température des processus de production à partir de systèmes vidéo », a déclaré Hwang Jun-cheol, PDG de Dico. Il a poursuivi en annonçant l'intention d'utiliser cette technologie dans les secteurs de l'aérospatiale, du médical et de l'automobile.