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Les yeux des usines intelligentes - Qu'est-ce que la vision industrielle ?
Qu'est-ce que la vision industrielle ?
Au sens large, la "vision industrielle" fait référence à l'utilisation d'informations visuelles et optiques à l'aide de technologies numériques. Toutefois, en raison de son introduction sur les sites de production de l'industrie manufacturière, la vision industrielle fait généralement référence aux technologies d'images numériques utilisées pour l'inspection automatique et l'automatisation des processus dans les usines.
La vision industrielle comprend les éléments suivants :
・Section d'imagerie (caméras)
・Section interface (carte/interface à usage général)
・Section du moteur de traitement (ordinateur)
・Section de contrôle du traitement (logiciel)
etc.
Les données d'image obtenues par la section d'imagerie sont chargées dans le moteur de traitement via la section d'interface. Dans la section du moteur de traitement, la section de contrôle du traitement effectue la binarisation*1, la détection des bords*2 et d'autres formes de traitement d'image. Ensuite, elle transmet les données d'image traitées à des robots et à des équipements industriels.
*1 : Traitement qui convertit les valeurs des pixels (valeurs seuils) prédéfinies pour l'image en deux valeurs de noir et de blanc.
*2 : Traitement qui détecte les zones claires et sombres d'une image.
La vision industrielle est utilisée pour l'inspection automatique, la reconnaissance automatique et la mesure automatique, etc. Par exemple, l'inspection automatique et la reconnaissance automatique sont très rapides par rapport à l'inspection manuelle. Par exemple, l'inspection automatique et la reconnaissance automatique sont très rapides par rapport à l'inspection manuelle. De plus, la vision industrielle utilisée dans la mesure automatique peut identifier avec précision de petites différences de valeur que les humains ne peuvent pas mesurer. En outre, l'association de la vision industrielle à des fonctions d'intelligence artificielle devrait permettre des utilisations plus intelligentes à l'avenir.
Différences entre la vision industrielle, la vision par ordinateur et la vision robotique
La vision par ordinateur et la vision robotique sont des technologies similaires à la vision industrielle, mais elles jouent chacune un rôle différent. Nous expliquons ici en quoi ces rôles diffèrent.
Différences entre la vision industrielle et la vision par ordinateur
La "vision par ordinateur" est une technologie qui ajoute des fonctions de contrôle d'équipement aux fonctions de vision industrielle. La vision par ordinateur permet de contrôler différents types d'équipements sur la base des données produites par la vision industrielle. Par exemple, il est possible de combiner les données d'image produites par la vision industrielle avec les données de CAO générées par l'ordinateur pour contrôler les processeurs ou d'ajuster la vitesse de transport du convoyeur sur la base des données d'image qui ont capturé l'avancement du travail à la chaîne.
En outre, la vision par ordinateur a un large champ d'utilisation qui inclut naturellement les usines intelligentes ainsi que les systèmes d'assistance à l'arbitrage et les rediffusions virtuelles dans le domaine du sport et la cartographie par projection, etc. dans le domaine du divertissement.
Différences entre la vision industrielle et la vision robotique
La "vision robotique" est une technologie qui ajoute la vision industrielle aux fonctions visuelles des robots. La vision industrielle attache des caméras à divers types d'équipements pour obtenir des données d'image, mais la vision robotique attache des caméras à l'extrémité des bras des robots pour obtenir des données d'image. Cela permet au robot de fonctionner sur la base d'informations visuelles obtenues par lui-même.
Par exemple, un robot qui n'utilise pas la vision robotique ne peut exécuter que certaines opérations programmées à l'avance. En revanche, lorsqu'un robot équipé de la vision robotique rapproche son bras robotique d'un objet, il identifie séquentiellement la cible sur la base des données d'image de la caméra afin d'exécuter des opérations.
Ce type de contrôle opérationnel étant possible, un robot équipé d'un système de vision robotique est capable d'effectuer des opérations détaillées, précises et flexibles qui ne peuvent pas être spécifiées par un programme.
Exemple d'utilisation de la vision industrielle dans une usine intelligente
La vision industrielle est utilisée pour différents types de travaux dans une usine intelligente. Nous présentons ici un exemple d'utilisation de la vision industrielle.
Lecture de caractères à très grande vitesse - OCR (Optical Character Recognition/Reader)
L'OCR est une technologie qui permet de numériser des caractères manuscrits ou imprimés à l'aide d'un scanner d'images ou d'un appareil photo numérique. La vision industrielle permet de scanner le code 2D, le numéro de série, la date de fabrication, etc. imprimés sur les produits. Les données scannées sont utilisées pour contrôler la qualité de l'impression ou pour vérifier si les bons caractères sont imprimés, ainsi que pour sélectionner le processus suivant, etc. Dans de nombreux cas, les produits scannés par OCR traversent la ligne à grande vitesse. C'est pourquoi la vision industrielle utilise des caméras capables de capturer des images à grande vitesse et des systèmes de traitement d'images capables de traiter des images à grande vitesse.
Numérisation de formes en 2D et 3D - Inspections visuelles
L'utilisation de la vision industrielle est considérée comme le moyen le plus efficace d'inspection visuelle sur une chaîne de fabrication. L'inspection visuelle par vision industrielle permet de contrôler la précision des produits après la découpe et le moulage, ainsi que l'état de montage des composants, etc., avec une vitesse et une précision élevées, ce qui est essentiel pour améliorer l'efficacité de la production et maintenir la qualité. Les surfaces des objets cibles peuvent varier considérablement en termes de brillance et d'absorption de la lumière, etc. L'éclairage utilisé dans la vision industrielle permet d'inspecter des produits présentant des états de surface différents en modifiant la méthode d'éclairage et la couleur des rayons lumineux. En outre, les caméras 3D équipées d'un système de mesure stéréophonique*3, de temps de vol*4 et d'autres systèmes de mesure, ainsi que la lumière structurée*5 et d'autres systèmes d'imagerie peuvent également mesurer la profondeur.
*3 : Méthode qui utilise deux caméras pour effectuer une triangulation et mesurer la distance par rapport à un objet.
*4 : Méthode qui mesure la distance d'un objet en fonction du temps nécessaire à la lumière émise par une source lumineuse pour se refléter sur l'objet et revenir vers un détecteur de lumière.
*5 : Méthode d'éclairage qui émet de la lumière avec un motif d'ombrage spécifique.
Saisie d'éléments spécifiques - Picking
Le "picking" sur une ligne de fabrication fait référence à la tâche de collecte (ramassage) des composants et des produits nécessaires. L'utilisation de la vision industrielle permet d'identifier et de prélever des composants de la couleur et de la forme spécifiées, même si des composants et des produits de couleurs et de formes différentes sont mélangés dans un même cas.
Fournir des fonctions visuelles aux robots - Contrôle opérationnel des robots
Ces dernières années, les robots industriels ont également été utilisés pour des travaux de précision en raison de leur grande précision de fonctionnement. Ils jouent par exemple un rôle actif dans l'installation, le brasage et le soudage de microcomposants. Toutefois, le contrôle de ces travaux par programmation nécessite des dispositifs de positionnement de haute précision. Avec la vision robotique utilisant la vision industrielle, des dispositifs de positionnement de haute précision ne sont pas nécessaires pour que le robot effectue un positionnement précis à l'aide des données d'image de la caméra montée à l'extrémité du bras du robot.
L'avenir de la vision industrielle - AI Vision
Alors que divers types d'équipements industriels passent à l'utilisation de l'IA, une forme d'évolution de la vision industrielle est prometteuse : la "vision IA".
Qu'est-ce que AI Vision ?
La vision artificielle est un système qui équipe les puces d'intelligence artificielle légères des smartphones, etc. avec des caméras et des fonctions de caméra pour faire des déductions sur les données d'image capturées. La vision artificielle ressemble à la vision par ordinateur en ce sens qu'elle utilise l'IA (intelligence artificielle), mais la vision par ordinateur fait principalement des déductions avec un service d'IA en nuage (figure 8).
En revanche, la vision artificielle équipe un module d'intelligence artificielle dans un dispositif périphérique pour faire des déductions, et les résultats des déductions sont stockés sur le serveur périphérique. Le serveur périphérique ne communique avec l'IA en nuage qu'en cas de besoin. (Figure 9).
Par conséquent, la vision artificielle présente les avantages suivants par rapport à la vision par ordinateur :
・Pouvoir réduire le volume de communication avec le service d'IA en nuage
・Pouvoir empêcher les fuites externes de données collectées par les capteurs
・Une meilleure réactivité
En outre, les caméras et les smartphones utilisés dans la vision artificielle sont appelés "dispositifs d'IA périphérique", tandis que la méthode qui effectue des déductions sur le dispositif périphérique est appelée "IA périphérique".
Quelles sont les technologies nécessaires pour concrétiser la vision de l'IA ?
Bien que la vision artificielle présente les avantages décrits ci-dessus, les modules d'intelligence artificielle installés sur les appareils périphériques nécessitent les types de fonctions suivants.
・Une meilleure conservation de l'énergie en raison des restrictions de la capacité de la batterie
・Capacité d'effectuer des traitements à grande vitesse en raison de l'exigence de réactivité
・Une meilleure dissipation de la chaleur en raison de l'installation dans un espace limité.
Plus que tout, il est important que les modules AI soient compacts.
Résumé
Cet article explique le thème de la vision industrielle et les expressions similaires de vision par ordinateur et de vision robotique, ainsi que la vision de l'IA. À l'avenir, on s'attend à ce que la vision industrielle et l'IA évoluent en étroite relation avec l'évolution de l'apprentissage profond pour les données d'image. En outre, de nouveaux systèmes et produits d'IA devraient être développés grâce à l'utilisation appropriée de l'IA en nuage et de l'IA périphérique.
Ces tendances deviendront probablement des technologies essentielles pour les robots d'usine intelligents, l'inspection automatique, la reconnaissance automatique et l'équipement de mesure automatique qui nécessitent des informations visuelles plus proches de l'œil humain et des capacités de prise de décision qui dépassent celles des humains.
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