Tout ce qu'il faut savoir sur la vision par ordinateur dans le domaine de l'automatisation

Il y a un an, nous avons écrit un article sur l'histoire de la vision par ordinateur, ainsi que sur les différents types de vision par ordinateur que l'on peut trouver.

Cet article est le deuxième de cette série sur la vision par ordinateur. Aujourd'hui, nous allons entrer dans les détails de la vision par ordinateur utilisée dans le domaine de l'automatisation.

Les systèmes de vision par ordinateur utilisent des algorithmes, ainsi que d'autres techniques, pour leur permettre, entre autres, de reconnaître des objets, de comprendre des scènes et de suivre des objets. Il existe plusieurs types de systèmes de vision par ordinateur allant de la vision 1D à la 3DBien que le processus varie, l'objectif global reste le même : percevoir, reconnaître et, surtout, comprendre.

Un système de vision par ordinateur comprend généralement

• Un appareil photo pour capturer les informations visuelles ;
• Algorithmes ;
• des techniques de vision par ordinateur (qui varient considérablement selon que l'on utilise des images 1D, 2D ou 3D) ;
• La capacité d'analyser et d'extraire des informations à partir d'images ou de vidéos numériques ;
• Une génération de sortie, où les résultats sont générés et utilisés pour les processus de contrôle et de prise de décision.

La vision par ordinateur a profondément transformé les secteurs industriels, en particulier l'automatisation. Dans le prolongement de notre précédente exploration de l'histoire et des types de vision par ordinateur, cet article se penche sur les détails de l' application de la vision par ordinateur dans le domaine de l'automatisation, en mettant en lumière les avancées significatives réalisées et les défis rencontrés.

Technologies clés

1. La reconnaissance d'images est au cœur de la vision par ordinateur et permet aux systèmes de détecter et de classer avec précision des objets dans des images. Elle utilise diverses techniques, notamment la reconnaissance des formes et l'extraction des caractéristiques, pour identifier les formes, les couleurs et les textures.
2. Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent aux systèmes de vision par ordinateur de s'adapter et de s'améliorer au fil du temps. Ils peuvent analyser les données historiques pour prédire les événements futurs. Les modèles d'apprentissage supervisé peuvent affiner leur précision dans la détection d'objets en étant exposés à des ensembles de données annotées, tandis que l'apprentissage non supervisé peut découvrir des modèles et des catégorisations dans des données non étiquetées. Dans les deux cas, les algorithmes sont capables d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps.
3. Les réseaux neur onaux imitent la structure neuronale du cerveau humain. Ils traitent des couches d'informations et permettent la reconnaissance des formes et la prise de décision. Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont particulièrement importants dans le domaine de la vision par ordinateur, car ils sont capables de traiter les données des pixels et d'identifier des modèles, ce qui leur permet d'interpréter des images et des vidéos.

Les systèmes de vision par ordinateur fonctionnent grâce au traitement et à l'analyse des données visuelles à travers une série d'étapes : acquisition, traitement, extraction des caractéristiques et interprétation. Cela permet au système de convertir les données visuelles brutes en données exploitables.

Vision par ordinateur dans l'automatisation

Dans le domaine de l'automatisation industrielle, la vision par ordinateur est essentielle pour améliorer la précision et rationaliser les opérations.

Le guidage robotique, par exemple, s'appuie sur la vision par ordinateur pour naviguer dans des environnements complexes et/ou dynamiques, permettant aux robots d'effectuer des mouvements précis comme la manipulation d'objets et l'accomplissement de tâches d'assemblage (collage, soudage, perçage, vissage, etc.).

Les applications de contrôle de la qualité, une autre application critique, utilisent des caméras combinées à des algorithmes intelligents pour détecter les défauts ou les incohérences dans les produits, minimisant ainsi l'erreur humaine et maximisant l'efficacité de la production.

Progrès et défis dans la technologie de la vision par ordinateur

La fusion de l'IA et du Deep Learning a propulsé la vision par ordinateur ces dernières années, améliorant considérablement ses capacités. Ces technologies permettent une meilleure interprétation des données visuelles, autorisant le traitement en temps réel, la prise de décision et facilitant des systèmes de vision par ordinateur plus dynamiques et réactifs.

Malgré ces progrès, des difficultés persistent : la variation de l'éclairage et des conditions environnementales peut nuire à la qualité de l'image et à la précision de l'interprétation dans certains cas (bien que ce problème soit rendu obsolète par les caméras infrarouges 3D), et les obstructions ou les arrière-plans complexes peuvent également compliquer la détection et la reconnaissance d'objets.

Pour garantir un traitement efficace sans compromettre la vitesse ou la précision, il est essentiel que les entreprises investissent dans des ressources informatiques robustes et des algorithmes sophistiqués.

À l'avenir, la convergence de la vision par ordinateur avec des technologies émergentes telles que l'informatique de pointe et l'internet des objets (IdO) promet des systèmes encore plus intégrés et intelligents.

Les développements attendus comprennent un traitement en temps réel amélioré, une meilleure compréhension du contexte et une plus grande autonomie dans les processus de prise de décision. À mesure que la technologie de vision par ordinateur devient plus accessible et évolutive, son adoption dans les industries devrait augmenter et stimuler l'innovation, transformant ainsi les paradigmes opérationnels de l'automatisation.

L'avantage Inbolt

La technologie d'Inbolt combine plusieurs composants d'intelligence artificielle pour maintenir ses performances dans l'environnement difficile d'une usine, ce qui permet à sa technologie GuideNOW - un système de guidage par vision 3D - d'améliorer la flexibilité des robots pour les applications de manutention, d'assemblage et de finition. Le cœur de la solution est un algorithme qui analyse l'image de l'objet à manipuler fournie par la caméra et la compare à un modèle 3D de la scène pour guider le robot. Cette opération s'effectue à une fréquence élevée afin de gérer les opérations en temps réel.

Inbolt vise des applications dans l'industrie automobile mais aussi dans la logistique.

La vision par ordinateur a parcouru un long chemin ces dernières années, et ses applications dans des domaines tels que la fabrication et l'automatisation ont joué un rôle essentiel dans l'augmentation de l'efficacité et de la productivité. Elle est devenue un outil inestimable pour de nombreuses industries, et sa capacité à améliorer les processus dans ces industries est pratiquement sans limite.

Les avantages de l'utilisation de la vision par ordinateur dans l'industrie manufacturière sont indiscutables et continuent de croître, d'évoluer et de s'améliorer en même temps que la technologie. Les opportunités sont plus nombreuses que jamais à mesure que la technologie se généralise et devient plus facilement accessible aux grandes comme aux petites entreprises, et Inbolt sera là pour aider les entreprises à améliorer et à rationaliser leurs processus.

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