Miglioramento di un sistema di misura per ECT su materiali conduttori basato sull’utilizzo di tecniche di eccitazione multifrequenza e sonda biassiale

Le tecniche di rilevo dei difetti in materiali conduttori sono da molti anni argomento di ricerca della Unità GMEE di Cassino. In questo ambito, sono stati condotti numerosi studi sull'impiego delle tecniche ECT per il rilievo di difetti superficiali ed interni in lastre di materiale conduttore. Tali studi hanno permesso di mettere a punto sia sonde specifiche per il rilievo dei segnali caratteristici della metodologia utilizzata (misura della variazione del campo magnetico di reazione dovuto alla presenza di difetti nel materiale in esame, nel quale sono indotte opportune correnti di eccitazione), sia idonei segnali di stimolo in grado di esaltare il rilievo dei parametri d'interesse, sia algoritmi di elaborazione dei dati acquisiti (che utilizzano anche tecniche tipiche dell'intelligenza artificiale), il tutto al fine di evidenziare la presenza di un difetto nel materiale in esame e di stimarne correttamente le dimensioni e la profondità. L'affinamento progressivo delle tecniche di rilievo e di elaborazione ha portato, negli ultimi anni, a ricercare ed individuare soluzioni in grado di fornire un risultato diagnostico quanto più affidabile possibile, in termini di individuazione e valutazione geometrica del difetto. A tal fine, le recenti ricerche condotte presso l'Unità di Cassino hanno consentito di mettere a punto una metodologia di misura basata sull'impiego di una sonda GMR (Giant Magneto Resistance) per il rilievo del campo magnetico di reazione e di una tecnica di eccitazione del materiale sotto test basata sull'impiego di segnali multifrequenza di tipo sinusoidale (multiseno ottimizzato in ampiezza ). In tal modo, è stato possibile ottenere mappe del campo magnetico di reazione significative della presenza e delle dimensioni geometriche dell'eventuale difetto. Sono state superate, inoltre, le iniziali difficoltà nella stima delle dimensioni del difetto (in particolare della profondità del difetto all'interno del materiale in esame) grazie all'impiego dei segnali di stimolo multifrequenza e di una efficiente elaborazione dei dati acquisiti basata sull'impiego di tre algoritmi di tipo SVM (Support Vector Machine) che, in sequenza, procedono alla stima della lunghezza, della profondità e dell'altezza del difetto rilevato.