Vision industrielle (traitement d'images industrielles)
La vision industrielle (traitement industriel de l'image) implique l'utilisation de systèmes automatisés pour interpréter et analyser les données visuelles dans les environnements de fabrication et de production. Le terme est souvent décrit comme "des machines avec des yeux", car les caméras, les systèmes d'éclairage et les logiciels travaillent ensemble pour capturer et analyser les données visuelles et prendre des décisions automatisées sur cette base.
Mode de fonctionnement de la vision industrielle
Un système de vision industrielle se compose de caméras, d'un éclairage, d'un traitement d'image, d'algorithmes logiciels et d'une unité de commande qui traduit les informations capturées en actions spécifiques. Les applications typiques sont le positionnement précis de composants, le triage automatisé de produits et la préparation de commandes (bin picking), c'est-à-dire le retrait ciblé de pièces individuelles dans des conteneurs remplis de manière chaotique.
Alors que les systèmes classiques de traitement d'images sont basés sur des règles, les solutions modernes de vision industrielle font de plus en plus appel à l'apprentissage profond (DL) et aux réseaux neuronaux artificiels pour manipuler de manière fiable des exigences complexes ou variables. Cela permet aux machines de reproduire des capacités cognitives comparables à la perception humaine, mais nettement plus rapides et plus robustes.
Surfaces d'application et avantages
La vision industrielle est un moteur essentiel de l'automatisation industrielle. Dans le domaine de l'assurance qualité, cette technologie détecte avec précision les produits défectueux et réduit ainsi les rejets, ce qui améliore la qualité des produits. En logistique, elle permet de lire les codes-barres et les codes QR et de suivre les produits de manière transparente tout au long de la chaîne d'approvisionnement. De plus, les systèmes de vision industrielle augmentent la productivité, car ils sont constamment fiables et accélèrent considérablement les procédés de fabrication.
Un champ d'application particulièrement important est le contrôle optique. Les systèmes conventionnels de traitement d'images industrielles atteignent souvent leurs limites lorsqu'il s'agit de faire la distinction entre les fluctuations d'images causées par l'environnement et les écarts qualitatifs. Les modèles de vision industrielle basés sur l'IA et l'apprentissage profond peuvent conserver ces différences de manière fiable et classer automatiquement les éléments d'inspection, par exemple, en "OK" (acceptable) et "NOK" (non acceptable). La vision industrielle permet ainsi de trouver des solutions robustes pour des tâches d'inspection complexes qu'il serait difficile, voire impossible, de mettre en œuvre avec un traitement d'image classique.
Vision artificielle et vision par ordinateur
Contrairement à la vision informatique générale, qui comprend des applications dans des surfaces telles que l'analyse d'images médicales, la conduite autonome ou la vidéosurveillance, la vision industrielle est spécialement orientée vers les systèmes de traitement d'images industriels. L'accent est mis sur la fiabilité, la reproduction et la stabilité dans la fabrication. La vision industrielle associe du matériel éprouvé à des logiciels modernes, à l'IA et à des réseaux neuronaux pour traiter avec précision les données d'image, même dans des conditions de production exigeantes, et en déduire des décisions automatisées.
Avantages de la vision industrielle dans les secteurs d'activité
La vision industrielle offre des avantages considérables aux entreprises. Elle permet une assurance qualité plus précise et plus rapide, réduit les coûts liés aux erreurs, augmente le rendement et peut être intégrée de manière transparente dans les secteurs d'activité de l'Industrie 4.0. Grâce à l'utilisation de l'IA et de l'apprentissage automatique, la vision industrielle devient une technologie clé pour l'automatisation industrielle et un outil stratégique pour assurer la compétitivité à long terme et la qualité des produits.