La Vision Informatique dans la Robotique

La vision informatique est un domaine d'étude qui permet aux ordinateurs de reproduire le système visuel humain.

Cela fait environ soixante ans que c'est un sujet brûlant, avec de longues périodes d'inactivité et de soudaines grandes découvertes conduisant à de nouveaux progrès, et ainsi de suite.

Dans ce domaine, de nombreux composants sont à considérer, mais aujourd'hui, nous nous concentrerons spécifiquement sur les systèmes de vision informatique dans l'industrie de la fabrication et de l'automatisation. En intégrant ces systèmes, les fabricants peuvent réduire les erreurs humaines et automatiser les tâches, améliorer la qualité des produits et augmenter la vitesse de production. De plus, ils peuvent être utilisés pour surveiller la chaîne de production, détecter des défauts et s'assurer que les protocoles de sécurité sont correctement suivis. Donc, ils sont vraiment utiles et nous les adorons.

Les systèmes de vision par ordinateur révolutionnent l'industrie de la fabrication et de l'automatisation, en améliorant la qualité des produits et en renforçant l'efficacité et la sécurité.

Une brève histoire de la vision par ordinateur

Qu'est-ce qu'un système de vision par ordinateur ?

Les systèmes de vision par ordinateur analysent et interprètent les images numériques ou vidéos pour en extraire des informations.

Ils ne sont pas les yeux de l'ordinateur (façon de parler, car la caméra est l'oeil du robot), mais principalement, ils sont le cerveau de l'ordinateur.

Ils utilisent des algorithmes et d'autres techniques qui leur permettent de reconnaître des éléments, de comprendre des scènes et de suivre des objets, entre autres. Il existe plusieurs types de systèmes de vision par ordinateur, allant de 1D à 3D, et bien que le processus varie, l'objectif global reste le même : percevoir, reconnaître et, plus important encore, comprendre.

La sortie du système de vision par ordinateur peut ensuite être utilisée pour diverses applications, telles que guider des robots, identifier des objets pour l'inspection, compter et mesurer des pièces, et surveiller et contrôler les processus industriels.

Un système de vision par ordinateur inclura généralement une caméra pour capturer l'information visuelle, une grande quantité d'algorithmes, des techniques issues de la vision par ordinateur (qui varieront considérablement selon que l'on utilise 1D, 2D ou 3D), la capacité d'analyser et d'extraire des informations à partir d'images ou de vidéos numériques, et une génération de sortie, où les résultats sont générés et utilisés pour les processus de contrôle et de prise de décision.

Le marché mondial de la vision par machine en 3D devient de plus en plus populaire chaque année et devrait atteindre 3,46 milliards de dollars d'ici 2027, porté par la demande croissante en matière d'inspection de qualité et d'automatisation dans divers secteurs industriels.

C'est un système qui gagne en popularité, et à mesure que la demande d'automatisation augmente, la vision par ordinateur devient une technologie de plus en plus importante pour la robotique. Grâce à la vision par ordinateur, les robots peuvent effectuer des tâches plus complexes avec une plus grande précision, ce qui se traduit par une amélioration de la sécurité, de l'efficacité et de la productivité. C'est une mine d'or.

Types de systèmes de vision par ordinateur dans les industries manufacturières

Dans les industries manufacturières, la vision par ordinateur est généralement utilisée sur les robots pour automatiser certaines tâches, comme la guidance de robots pour la prise aléatoire dans des bacs, la prise et la pose en logistique, ou le contrôle de qualité pour l'inspection et la mesure des pièces. Passons directement sur la vision par ordinateur en 1D pour nous concentrer sur les plus intéressantes : 2D et 3D.

Vision 2D

Celle-ci est moins anxiogène et est, en fait, largement utilisée dans l'industrie manufacturière. Ce sont certains de nos concurrents les plus redoutables ici chez Inbolt. La 2D n'est pas problématique en soi, et a été utilisée assez largement pendant des années dans diverses industries pour l'inspection, la mesure, et le contrôle de qualité. Ces applications s'appuient sur des algorithmes d'intelligence artificielle (IA) relativement simples qui analysent les images et détectent les objets en fonction de leurs caractéristiques physiques (forme, taille, contour).

Un système de vision par machine en 2D traite une image plate et bidimensionnelle d'un objet cible, sans information de hauteur ou de profondeur. Cela le rend limité dans les applications où l'information de forme est cruciale, mais il est largement utilisé dans de nombreuses tâches (vérification de caractéristiques, vérification de dimensions, lecture de codes-barres, reconnaissance de caractères, vérification d'étiquettes, surveillance, suivi d'objets, et détection de présence). Les algorithmes utilisés dans les systèmes de vision 2D sont efficaces pour les tâches d'inspection de base mais ont des limitations pour les tâches plus complexes et sophistiquées qui nécessitent une compréhension plus approfondie des objets en trois dimensions.

Techniquement, la 2D peut percevoir la 3D en utilisant des méthodes spécifiques telles que plusieurs caméras et lasers. Cependant, même avec plusieurs caméras, le système s'appuie sur le positionnement relatif et l'orientation des caméras pour calculer précisément l'information de profondeur.

La vision 2D a certains inconvénients, en particulier pour le suivi basé sur des modèles dans des environnements très sensibles à la lumière. Elle fonctionne mieux avec des objets texturés, nécessite une calibration précise et a besoin d'une plateforme matérielle puissante pour obtenir des taux d'images décentes.

Vision 3D

Les systèmes de vision en 3D sont les USB de type C de l'industrie. Vous souvenez-vous de cette étrange période où les gens ne cessaient de dire que les câbles USB étaient dépassés et que le Type C allait bientôt les remplacer, et nous riions en pensant "quel concept stupide", mais trois ans plus tard, tout est en Type C? Exactement.

Les algorithmes 2D et 3D sont complexes, mais les données 3D sont plus faciles à exploiter lorsqu'elles sont basées sur des modèles 3D pour l'analyse. Cela rend les applications de scan en 3D, le contrôle de qualité, et le suivi basé sur des modèles plus efficaces lorsque les données 3D sont utilisées en entrée. Le résultat est un système de vision plus rapide et plus précis qui peut être utilisé pour optimiser les processus de production, améliorer le contrôle de qualité et obtenir de meilleurs résultats dans diverses industries, en particulier l'automatisation. Les systèmes de vision 3D analysent et interprètent des données en trois dimensions, comme les nuages de points, les modèles 3D, ou les images stéréo. Ces systèmes utilisent des algorithmes et des techniques de vision par ordinateur pour analyser et extraire des informations à partir de données 3D. Cette création de données 3D peut être construite de plusieurs façons. Cet article entre dans les détails, mais voici une version condensée.

Lisez notre article sur la vision 2D et 3D ici.

La triangulation laser est l'une des méthodes les plus couramment utilisées pour la vision par machine en 3D. Elle utilise une source de lumière active et une caméra placée sous un angle. Le faisceau laser est projeté en une ligne transversale et est dévié par la forme de l'objet, fournissant un profil plus détaillé.

La vision stéréo est une autre méthode qui utilise deux caméras positionnées à différents endroits pour capturer des images du même objet. En comparant les images capturées par chaque caméra, le système de vision par machine peut calculer la profondeur et la forme de l'objet. Cette méthode est plus couramment utilisée pour des applications telles que la détection d'obstacles, la navigation autonome, et la guidance de robots. Une autre façon de pratiquer la vision stéréo est à travers la stéréo temporelle, qui se compose d'une seule lentille en mouvement, qui prend deux photos et réalise une stéréo comme s'il y avait deux lentilles.

La méthode du temps de vol mesure le temps qu'il faut à la lumière pour voyager du système de vision par machine jusqu'à l'objet et revenir. Cette méthode utilise la lumière au lieu des ondes radio. En mesurant le temps de vol, le système de vision par machine peut calculer la distance jusqu'à l'objet, fournissant ainsi une image 3D. Elle est souvent utilisée dans des applications où une haute précision et une grande exactitude sont nécessaires (dans l'industrie automobile pour les systèmes d'évitement de collision, par exemple).

Enfin, la lumière structurée est une technique qui consiste à projeter un motif lumineux sur l'objet observé. Elle est similaire à la triangulation laser, mais au lieu d'utiliser un seul faisceau, elle utilise un champ entier. La caméra capture le motif déformé et l'analyse, de sorte que le système de vision industrielle peut déterminer la forme et la profondeur de l'objet en détectant les distorsions géométriques.

La vision stéréo active et la structure codée par le temps sont d'autres options, bien que nous n'entrerons pas dans les détails ici.

Chacune de ces méthodes peut être utilisée pour produire des données 3D d'une précision et d'une qualité variables en fonction de l'application spécifique. Aucune n'est meilleure ou pire, elles sont interchangeables, en fonction de la mission que vous souhaitez confier à votre robot.

Nous sommes évidemment biaisés, mais il y a quelques raisons pour lesquelles l'utilisation de la 3D peut être préférable pour votre processus d'automatisation. L'agnostique à la lumière, par exemple. La 3D peut être utilisée dans l'obscurité tandis que la 2D sera impactée par le moindre changement d'éclairage. La perception de la profondeur en est une autre, où saisir quelque chose devient possible, ce qui peut donc être très utile pour des missions de prélèvement.

Algorithmes qui analysent et interprètent les données 3D recueillies

Ces derniers sont spécialement conçus pour interpréter les données générées en 3D, en particulier celles issues des technologies SLAM (Localisation et Cartographie Simultanées) et de reconstruction 3D.

Ce type de données offre des informations précieuses sur l'environnement physique et ses caractéristiques, nous permettant de prendre des décisions éclairées en fonction des données collectées. Ces algorithmes peuvent être utilisés dans un large éventail d'applications, de la création de modèles 3D détaillés d'objets physiques à la fourniture d'expériences en réalité augmentée.

Quant aux bibliothèques de programmation — des morceaux de code pré-écrits que les développeurs peuvent utiliser pour créer plus facilement des applications, OpenCV (Bibliothèque Open Source de Vision par Ordinateur, conçue pour une efficacité computationnelle avec un accent particulier sur les applications en temps réel) et Halcon (une bibliothèque logicielle propriétaire pour la vision par machine, plus largement utilisée dans l'automatisation industrielle) sont parmi les plus utilisées en vision 3D.

Lorsqu'il s'agit de créer de l'intelligence pour aider à des processus spécifiques liés à l'automatisation, les options abondent, et les décisions sont finalement prises avec un résultat spécifique en tête. La plupart des entreprises travailleront avec une méthode spécifique qui répond à leurs besoins, ce qui leur permettra de répondre à une variété de spécificités dans le domaine de l'automatisation.

Applications des systèmes de vision par ordinateur dans l'industrie de la fabrication et de l'automatisation

La vision par ordinateur dans l'industrie manufacturière est très utile car, contrairement aux yeux humains, les ordinateurs ne se fatiguent pas. De ce fait, on leur attribue divers rôles :

• Assemblage automatisé
• Contrôle de la vision 3D
• Inspection de la qualité (détection des anomalies)
• Sécurité (suivi des objets)
• Maintenance prédictive
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Et bien d'autres choses encore.

Des entreprises comme Tesla sont à la pointe de l'automatisation complète de leurs processus de fabrication, en utilisant la vision par ordinateur comme système nerveux central pour contrôler et coordonner toutes les pièces mobiles.

Défis et limites

La vision industrielle par machine représente l'avenir de la fabrication automatisée intelligente.

En tant que "yeux" de l'industrie, la vision par ordinateur peut être utilisée pour la mesure sans contact et la détection d'éléments invisibles, et fonctionne en continu 24/7, même dans des conditions de travail difficiles.

Cependant, tous les systèmes de vision ne sont pas égaux.

La 2D présente une contrainte de lumière, que nous avons déjà évoquée précédemment.

Le matériel est une autre contrainte. La vision industrielle par machine est freinée par des choses comme la correction de la distorsion de l'objectif de la caméra qui n'est pas assez bonne, une calibration non constante, une gamme d'angles de vue limitée, des conditions d'installation et des exigences du site, et plus encore.

Un autre défi est que les produits industriels ont une architecture complexe qui nécessite beaucoup de puissance de calcul. Si le terminal du dispositif n'a pas assez de mémoire, le modèle devra être entraîné sur le cloud, ce qui ajoute un travail supplémentaire et ralentit les performances en temps réel.

Et enfin, le développement des composants des systèmes de vision par machine, y compris les capteurs de vision et le logiciel de vision sous-jacent, nécessite souvent un investissement substantiel.

L'avantage d'inbolt

Ce n'est pas le cas avec Inbolt. Inbrain est aujourd'hui la technologie de vision 3D la plus efficace. Basé sur l'IA, Inbrain traite d'énormes quantités de données 3D à haute fréquence et identifie la position et l'orientation d'une pièce, adaptant la trajectoire du robot en temps réel, ce qui en fait un outil idéal pour la fabrication automatisée.

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 sont indiscutables et continuent de croître, d'évoluer et de s'améliorer avec la technologie. Il y a des opportunités comme jamais auparavant, à mesure que la technologie devient plus courante et plus facilement accessible tant par les grandes que par les petites industries.

Contactez-nous pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez automatiser votre processus d'automatisation.

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