Analyse multimodale et multi-échelle des matériaux industriels

Avant toute analyse approfondie, il est essentiel de localiser précisément le phénomène observé et de comprendre son contexte structurel. L’approche multimodale permet de conserver la continuité entre la vue globale du composant et l’étude ciblée des zones critiques.

Objectifs et usages concernés :

■  Visualiser l’intérieur d’un composant ou d’un matériau sans le détruire.
■  Accéder aux défauts enfouis, aux interfaces critiques et aux structures enterrées.
■  Corréler les observations entre différentes échelles.
■  Choisir le niveau de résolution adapté à la problématique.
■  Réduire les cycles d’investigation grâce à des workflows automatisés.

L’image seule ne suffit pas. La quantification permet d’objectiver les observations, de produire des indicateurs exploitables., pour ainsi de passer d’une observation qualitative à des mesures reproductibles et comparables entre laboratoires ou campagnes d’essais.

Objectifs et usages concernés :

■  Mesurer les dimensions en 2D, la rugosité et la topographie.
■  Analyser la taille et la morphologie des particules.
■  Quantifier la composition chimique.
■  Reconstruire localement les structures en 3D et quantifier l’intérieur sans destruction.
■  Segmenter les images avec l’intelligence artificielle
■  Analyser de grands volumes de données.

Une fois les données acquises et mesurées, l’enjeu consiste à établir les relations de cause à effet. La corrélation des données permet une compréhension exhaustive du lien entre microstructure, composition et comportement du matériau.

Objectifs et usages concernés :

■  Déterminer la structure 3D réelle du matériau.
■  Identifier la composition chimique des phases et des interfaces.
■  Comprendre le rôle des interfaces dans les performances.
■  Identifier les mécanismes conduisant à une défaillance.
■  Relier composition, morphologie et propriétés fonctionnelles.

Le véritable objectif d’un laboratoire matériaux est d’aider à prendre des décisions plus rapides et plus fiables. Les résultats corrélés et centralisés deviennent une source commune d’information pour les équipes qualité, R&D et production.

Objectifs et usages concernés :

■  Valider ou rejeter une pièce.
■  Qualifier un matériau ou une microstructure.
■  Identifier la cause racine d’une défaillance.
■  Corriger un procédé industriel et optimiser le rendement.
■  Accélérer l’industrialisation de nouveaux produits.
■  Partager une source unique de vérité entre qualité, R&D et production