La vision industrielle est une étape importante dans la recherche d'une automatisation industrielle complète. En termes simples, elle permet aux systèmes de machines de "voir" leur environnement comme le font les humains. En permettant aux robots de percevoir des objets physiques par la vision, nous leur donnons la possibilité d'effectuer des tâches autonomes. Depuis les années 1980, la vision industrielle a rapidement transformé les processus de fabrication modernes. Les machines peuvent désormais exécuter des fonctions essentielles telles que l'inspection, la mesure, le positionnement et le tri des produits.
Définition de la vision industrielle
La vision industrielle est une combinaison de technologies d'imagerie et d'inspection automatique. Elle capture et traite les données d'image en temps réel. Les machines peuvent alors analyser, vérifier, mesurer et traiter les pièces. En tant que système de vision, il contient plusieurs composants d'imagerie. Les systèmes de vision industrielle contiennent des lentilles optiques, des systèmes d'éclairage, des caméras, des contrôleurs et des logiciels. Grâce à ces composants, un système de vision industrielle surveille généralement son environnement en permanence. L'automatisation des chaînes de montage et l'inspection robotisée des produits ont transformé l'industrie.
Comment fonctionne la vision industrielle
Un système de vision comporte des composants matériels et logiciels. Ils s'associent pour traiter les images. La vision industrielle s'effectue selon le schéma suivant :
Capturer l'image
Le système de vision peut contenir une ou plusieurs caméras ou capteurs numériques. Ils sont montés sur le bras mobile, la ligne de convoyage ou un autre composant. Les caméras capturent des images de la zone de travail sous différents angles.
Prétraitement des images
Cette étape consiste à éliminer le bruit, à ajuster l'éclairage et à corriger les distorsions. L'image brute peut contenir un grand nombre d'irrégularités, ce qui rend le traitement de l'image difficile. Le prétraitement permet de nettoyer l'image et de mettre en valeur les caractéristiques intéressantes. Le prétraitement rend l'analyse de l'image plus efficace.
Extraction d'attributs
L'image prétraitée est fournie au logiciel de vision industrielle. Celui-ci utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour extraire les caractéristiques significatives. Les bords, les coins et les angles sont identifiés et classés. Tout cela est rendu possible par les algorithmes de détection des bords et de segmentation.
Identifier les modèles
L'apprentissage automatique fonctionne sur le principe de la reconnaissance des formes. L'image analysée est étiquetée sur la base de millions de données d'apprentissage similaires.
Catégorisation et confirmation
Les algorithmes de ML classent et évaluent les objets sur la base de données d'entraînement. S'il réussit tous les tests, il est approuvé pour la suite du traitement. Si l'algorithme détecte une erreur, il est renvoyé pour modification ou rejeté.
Composants clés d'un système de vision industrielle
Les systèmes de vision industrielle comprennent plusieurs composants clés. Chaque composant joue un rôle important.
Outils d'éclairage
L'éclairage est important pour les systèmes de vision car les images de haute qualité nécessitent une illumination. Les fabricants spécifient la puissance et les lumens de lumière nécessaires pour une saturation correcte de la caméra.
Lentille optique
Une lentille optique obtient l'image de la pièce. Elle transfère l'image au capteur de la caméra sous forme de lumière.
Capteur de caméra/ carte de capture
Les capteurs de la caméra reçoivent l'image capturée sous forme de lumière. Ils convertissent cette image en une forme numérique par l'intermédiaire de semi-conducteurs ou de dispositifs à couplage de charge. L'image physique est traduite sous une forme numérique, représentée par des pixels.
Processeur
L'image numérique est analysée par un logiciel d'apprentissage profond. Le processeur se charge de cette étape. Le processeur, ou l'ordinateur, extrait de l'image les principales caractéristiques de l'objet.
Communication
Les composants du système de vision interagissent les uns avec les autres par l'intermédiaire de ce canal. Le composant de communication comprend généralement des signaux d'entrée/sortie, des connexions en série et des connexions sans fil.
Types de systèmes de vision
Systèmes de vision 2D
Lorsqu'on entend parler de vision industrielle, on pense souvent qu'il s'agit de vision 3D. Cependant, les systèmes de vision 2D sont les outils les plus utilisés pour l'inspection et la reconnaissance des formes. Le logiciel des systèmes de vision 2D analyse les images en deux dimensions. L'une des applications les plus populaires de la vision 2D est la lecture de codes-barres et de codes QR. Les systèmes de vision 2D sont rentables, dynamiques et simples.
Systèmes de vision 3D
Les systèmes de vision industrielle 3D analysent la profondeur à l'aide de plusieurs capteurs. Ils interprètent les informations capturées sous la forme d'un nuage de points en 3D. Techniques récurrentes : lumière structurée, vision stéréo, triangulation laser et temps de vol. La vision 3D trouve d'immenses applications dans la robotique, l'analyse de surface, l'automatisation et l'inspection de produits.
Systèmes de vision intelligents basés sur des caméras
Les systèmes de vision intelligents basés sur des caméras peuvent répondre à vos besoins fondamentaux en matière de mesure et d'inspection. Ils sont simples, abordables et facilement disponibles. Les configurations de caméras intelligentes comprennent généralement un objectif optique de longueur focale fixe et un éclairage. Elles sont compactes et s'intègrent parfaitement à l'infrastructure de mesure existante.
Systèmes de vision compacts
Comme leur nom l'indique, les systèmes de vision compacts sont une version plus petite des systèmes basés sur PC. Ils contiennent une unité de traitement graphique qui transmet les données à un terminal périphérique pour affichage. Les systèmes de vision compacts sont idéaux pour les applications et les scénarios légers. Dans ces cas, la portabilité est essentielle.
Systèmes de vision sur PC
La majorité des systèmes de vision industrielle utilisent un ordinateur comme processeur central pour tous les composants. Un PC industriel est responsable de la communication avec les périphériques. Il traite les images et gère l'automatisation. Les systèmes basés sur un PC sont des solutions fiables pour les usines ayant des exigences élevées en matière d'automatisation et de rendement.
Imagerie multispectrale
Les systèmes de vision industrielle dotés d'une imagerie multispectrale peuvent capturer une grande quantité d'informations. Ils vont au-delà des modèles de lumière RVB typiques, en capturant la lumière en dehors du spectre visible. Si vous devez analyser le proche infrarouge ou l'ultraviolet, il s'agit d'une excellente solution.
Imagerie hyperspectrale
Les systèmes d'imagerie hyperspectrale obtiennent des longueurs d'onde dans des centaines de bandes étroites et adjacentes. Il s'agit d'une version avancée de l'imagerie multispectrale. Les systèmes de vision dotés de cette technologie peuvent identifier les propriétés et les caractéristiques des matériaux.
Lentilles à grossissement variable
Avez-vous déjà été confronté à la difficulté d'exiger différents niveaux de zoom pour vos produits ? Les objectifs à grossissement variable résolvent ce problème. En fournissant des valeurs de grossissement modifiables, ils permettent d'élargir la gamme des produits que vous analysez.
La vision artificielle dans l'IA
L'interaction entre la vision industrielle et l'intelligence artificielle a remodelé les opérations industrielles. Vous connaissez probablement les applications des algorithmes d'apprentissage profond dans les grands modèles de langage. L'IA apporte la puissance des réseaux neuronaux à la vision industrielle. Cela signifie que les usines peuvent effectuer des traitements avancés sur place. Avec le développement de l'informatique périphérique, les systèmes de vision peuvent prendre des décisions autonomes sur place. La détection des pixels morts en est une application. Les systèmes de vision industrielle peuvent également identifier les défauts de soudage. L'analyse des tissus est une autre application à forte intensité de traitement.
Vision industrielle en robotique
Les robots "pick-and-place" et les bras d'exécution automatisés sont aujourd'hui des éléments essentiels des usines modernes. L'automatisation des chaînes d'assemblage ne serait pas possible sans la vision industrielle. Elle illustre l'impact des systèmes de vision dans la robotique. Les robots de vision intelligents peuvent effectuer des tâches habituellement confiées à des travailleurs humains. Cela signifie moins d'efforts humains, de risques de blessures et d'inefficacité. Les robots peuvent trier les formes, identifier les défauts et gérer les stocks de manière autonome. Grâce à la vision industrielle, la productivité des usines atteint de nouveaux sommets.
Applications de la vision industrielle
Contrôle de la qualité
La détection des défauts de fabrication dans les produits électroniques, automobiles et pharmaceutiques est un processus qui prend beaucoup de temps. Historiquement, les entreprises ont investi des millions de dollars en salaires pour l'inspection des produits. L'automatisation des chaînes de montage et la robotisation des travailleurs ont permis de réduire les coûts. La productivité, quant à elle, est montée en flèche. Les systèmes d'inspection sont assistés par la vision industrielle. Ils excellent dans les contrôles réussite/échec, les mesures et le suivi. Ils permettent aux lignes d'assemblage de fonctionner sans interruption.
Mesures
Les systèmes de vision 2D et 3D mesurent avec précision les dimensions des objets, et ce presque instantanément. Ils ont permis de rationaliser les opérations des usines. Dans de nombreux cas, cela signifie que les ateliers peuvent supprimer des postes de mesure entiers !
Automatisation
L'un des avantages appréciables de la vision industrielle est la possibilité d'automatisation. Ils peuvent effectuer des tâches répétitives telles que l'assemblage et l'inspection. Ces tâches étaient auparavant coûteuses en temps et en efforts. Désormais, elles peuvent être facilement effectuées par des robots intelligents. Cela permet non seulement d'augmenter la productivité, mais aussi de libérer les travailleurs humains pour des tâches décisionnelles précieuses.
Reconnaissance
La vision industrielle simplifie considérablement l'identification des produits. Les industries tirent parti de l'informatique de pointe et des bases de données en nuage. Un système de vision 2D peut scanner un simple code-barres pour révéler les détails du produit. Grâce à des technologies telles que l'OCR, les systèmes de vision peuvent lire les détails des produits sur leur emballage. En outre, les systèmes de vision industrielle peuvent effectuer ces tâches simultanément pour plusieurs pièces.
Cas d'utilisation émergents
En raison de l'immense valeur apportée par les systèmes de vision industrielle, de plus en plus d'industries les intègrent. Ces dernières années, nous avons constaté une évolution dans des secteurs critiques tels que l'agriculture, la médecine et l'automobile. La vision industrielle constitue l'épine dorsale des systèmes automatisés d'irrigation, d'inspection des cultures et de récolte. Les robots médicaux s'appuient sur la vision industrielle pour les tâches opérationnelles et chirurgicales. L'essor des voitures autonomes est une autre application importante de la vision industrielle.
Avantages de la vision industrielle
Dans le paysage industriel en pleine évolution, la vision industrielle est un moteur essentiel du progrès. Elle profite aux fabricants en améliorant la qualité des produits, la productivité et l'efficacité des équipements. Elle remodèle la chaîne d'approvisionnement en introduisant le suivi à grande vitesse. Partout où elle est mise en œuvre, elle permet de réduire les déchets, de remédier à la pénurie de main-d'œuvre et d'améliorer les processus. La réduction de la dépendance à l'égard du travail manuel n'ajoute pas seulement de la valeur à la vie, mais améliore également la sécurité des travailleurs.
Conclusion
La vision industrielle est devenue une technologie de base dans l'industrie, et ce pour de bonnes raisons. Les immenses avantages qu'elle procure peuvent être comparés à ceux de quelques autres technologies. Toutefois, il est essentiel de se rappeler qu'il ne s'agit pas d'une solution miracle pour résoudre les mauvaises pratiques administratives. Il est nécessaire de garder à l'esprit les objectifs fondamentaux de l'entreprise. L'infrastructure de l'usine et les procédures opérationnelles sont tout aussi importantes. La vision industrielle réunit toutes ces composantes d'une bonne entreprise. Elle offre d'immenses avantages lorsqu'elle est mise en œuvre de la bonne manière. Si vous avez d'autres questions sur la vision industrielle et sur la manière dont vous pouvez l'appliquer à votre entreprise, n'hésitez pas à contacter notre équipe de professionnels.