Pourquoi une nouvelle coque? Et comment?

Le règlement des éco marathon nous contraignant à passer d’une direction arrière à une direction avant, nous devons modifier la coque afin de laisser de l’espace pour la rotation des roues avant.

Nous avons décidé de débuter la conception sur une base virtuelle : des fichiers au format Inventor de tout le prototype nous permettant de gérer les encombrements et donc de définir la forme de la future coque. .
D’où la nécessité de partir sur des bases et des modèles précis.

Afin de mettre à jour nos modèles 3D devenus obsolètes au fil des modifications qui ont déjà été apportées les années précédentes, nous nous sommes rendus chez notre partenaire Sirris qui, entre beaucoup d’autres technologies de pointe, possède plusieurs systèmes permettant de scanner en 3 dimensions.

But de l’opération : générer un fichier 3d des moules actuels de la coque.

Pour scanner les moules, nous avons eu recours à un scanner optique 3D. Celui-ci en particulier est un ATOS I de 2M pixels produit par la société Gom.

Avant de commencer, le scanner optique doit être calibré. Cette opération est réalisée à l’aide d’un modèle prédéfini que le programme connaît. Ensuite, notre moule, dont la surface est un peu trop « brillante », est recouvert d’une fine couche d’une substance proche du talc pour rendre la surface plus opaque. En effet, les reflets peuvent être la cause de « bruits optique » qui se traduisent par des trous dans la mesure 3D. Enfin, des mini post-it à la forme de cercle noir au centre blanc sont installés de manière aléatoire et à distance plus ou moins égale.

Le principe d’un scanner optique est d’utiliser deux cameras pour prendre des photos d’un même endroit à un angle différent, connu du programme. Ces deux images sont comparées et superposées.
Le programme (GomInspect) est capable de reconnaître les même pixels provenant de photos différentes. Mais il ne s’arrête pas la. Il reconnaît les mini post-it et les utilise pour se positionner dans l’espace. En effet, en mesurant les distances entre chaque cercle noir à centre blanc, il est possible de les repérer individuellement par triangulation. De cette manière, on peut déplacer les cameras autour de la coque sans lui préciser où elles se situent. Pour améliorer sa précision, le scanner a recourt à un projecteur. Celui-ci projette des lignes noire plus ou moins épaisses pour aider le programme à bien différencier chaque pixel.

 Une fois les images capturées, le programme reproduit une surface fidèle à la réalité. Sa précision peux aller d’1/100 de mm au micron. Mais dans notre cas, le fait de devoir déplacer le scanner pour couvrir la surface réduit la précision qui reste tout de même de l’ordre du 10e de mm. Ce qui est largement suffisant pour notre application.

Un grand merci à Raoul Carrus et Jean Claude Noben, de Sirris, pour leur aide précieuse !