Qu’est-ce que la vision industrielle (MV) ?
La vision industrielle (MV) est une technologie en pleine évolution qui utilise l’imagerie pour l’inspection et l’analyse automatiques dans des applications telles que le contrôle de processus, la guidage de robots et l’inspection automatique. Elle intègre une combinaison de logiciels, de matériel et de systèmes complets conçus pour répondre aux défis concrets de l’automatisation industrielle. Contrairement à la vision par ordinateur, la vision industrielle rassemble de manière innovante diverses technologies adaptées aux exigences industrielles. Cet article explore en profondeur la définition, les méthodes, l’équipement et le paysage du marché de la vision industrielle, mettant en évidence son rôle essentiel dans l’inspection et l’analyse automatisées.
Qu’est-ce que le logiciel de vision ?
La vision industrielle extrait automatiquement des informations des images à l’aide d’un logiciel de vision. Au lieu de générer une image secondaire comme dans le traitement d’image traditionnel, la vision industrielle identifie les objets et leurs positions précises. Cette capacité la rend précieuse pour des tâches telles que le guidage des robots, la surveillance de sécurité et la direction des véhicules. Le domaine intègre un éventail de technologies et de produits, principalement dans le domaine de l’automatisation industrielle. Bien qu’il partage des attributs avec la vision par ordinateur, la vision industrielle est spécifiquement conçue pour répondre aux défis industriels.
Inspection et tri automatiques basés sur l’imagerie
Au cœur du processus de vision industrielle se trouve son rôle dans l’inspection et le tri automatiques basés sur l’imagerie. Cela commence par la prise d’images avec des caméras, des objectifs et un éclairage spécialisés. Le logiciel de vision interprète ensuite ces images, en extrayant les données nécessaires. Selon des normes prédéfinies, le logiciel prend des décisions telles que la validation ou le rejet.
Qu’est-ce qu’une caméra de vision industrielle ?
Dans le domaine de la vision industrielle, un système d’inspection comprend des éléments tels que l’éclairage, les caméras (souvent appelées caméras de vision industrielle), les processeurs, les logiciels et les dispositifs de sortie. L’instrument d’imagerie peut être autonome ou peut être intégré dans une caméra intelligente. Le type de technique d’imagerie déployé varie souvent en fonction de l’exigence spécifique.
Le traitement d’image est fondamental pour la vision industrielle. Cela implique des processus tels que la filtration, la segmentation et la reconnaissance de motifs. La croissance et le développement de l’apprentissage profond ont ouvert la voie à un traitement d’image affiné.
Résultats et applications
Les résultats de la vision industrielle varient en fonction de leur application. Ils peuvent aller de simples indicateurs de validation/rejet à des systèmes de guidage complexes pour les robots, des mesures, des lectures de codes ou même l’affichage des résultats. Ces systèmes ont la capacité d’activer des actions spécifiques en fonction de leurs détections.
La vision industrielle trouve ses applications dans divers secteurs. Elle joue un rôle crucial dans l’inspection des produits, le guidage des robots, le renforcement des mesures de sécurité et la navigation des véhicules.
Comment l’IA transforme-t-elle la vision industrielle ?
L’Intelligence Artificielle (IA) redessine considérablement les contours de la vision industrielle, ajoutant une couche de sophistication et de profondeur aux processus traditionnels. La vision industrielle, dans son essence, concerne l’interprétation des images et l’extraction d’informations précieuses. L’intégration de l’IA, et plus spécifiquement de l’apprentissage profond, permet à ces interprétations d’être nettement plus détaillées, adaptatives et précises. Surtout lors de l’utilisation de vidéo plutôt que d’images séparées comme le fait visionplatform.ai !
Reconnaissance améliorée : Avec l’IA, les systèmes de vision industrielle peuvent reconnaître et différencier des milliers d’objets différents avec une erreur minimale, même dans des environnements complexes. Cela est particulièrement bénéfique pour les industries où une distinction subtile peut avoir de vastes implications, comme les produits pharmaceutiques et la fabrication de précision.
Apprentissage adaptatif : Les systèmes traditionnels de vision industrielle sont souvent programmés pour des tâches spécifiques, ce qui signifie que les modifications ou adaptations nécessitent une intervention manuelle. Les systèmes activés par l’IA, en revanche, apprennent et s’adaptent continuellement aux variations. Par exemple, en contrôle qualité, si un nouveau type de défaut commence à apparaître, le système peut apprendre à l’identifier sans avoir été explicitement programmé pour le faire.
Analyse prédictive : Au-delà de la simple identification et du tri, la vision industrielle intégrée à l’IA peut prédire des motifs et des anomalies. Pour les industries dépendantes de la maintenance préventive, comme les secteurs automobile ou aérospatial, cela signifie être en mesure d’anticiper des problèmes potentiels et de les rectifier avant qu’ils ne s’aggravent.
Réduction des coûts et augmentation de l’efficacité : Bien qu’il y ait un investissement initial dans l’intégration de l’IA, les avantages à long terme incluent des temps de traitement plus rapides, une surveillance manuelle réduite et une diminution significative des erreurs. Cela se traduit par des économies de coûts et des améliorations opérationnelles à long terme.
Avantages de l’IA dans la vision industrielle :
Scalabilité : À mesure que les entreprises se développent et que les chaînes de production s’agrandissent, les systèmes de vision industrielle pilotés par l’IA peuvent évoluer sans augmentation proportionnelle de la complexité ou du coût.
Versatilité : Ils peuvent être employés dans une variété de secteurs, de la diagnostique médicale au tri agricole, démontrant leur polyvalence.
Robustesse : Les systèmes pilotés par l’IA peuvent gérer des données bruyantes ou imparfaites mieux que les systèmes traditionnels, les rendant plus robustes dans des scénarios réels.
Amélioration continue : Ces systèmes s’améliorent intrinsèquement avec le temps, à mesure qu’ils traitent davantage de données et affinent leurs algorithmes, garantissant une trajectoire ascendante en matière de performance.
Paysage du marché
Il y a eu une croissance substantielle du marché de la vision industrielle, attribuée aux avancées technologiques et à une poussée vers l’automatisation. La capacité innée du système à améliorer la productivité et à garantir un contrôle de qualité rigoureux stimule sa demande. Les leaders du marché dans l’industrie offrent une pléthore de solutions adaptées à divers besoins.
Le marché englobe des secteurs tels que l’automobile, l’électronique et la logistique. Avec l’avènement de l’Industrie 4.0 et l’intégration de la vision industrielle avec l’IA et la robotique, une croissance significative est prévue.
Conclusion
La vision industrielle se présente comme une pierre angulaire de l’inspection et de la gestion automatisées dans de nombreuses industries. Elle capitalise sur les données d’image pour garantir à la fois la qualité et l’efficacité. Étant donné l’évolution technologique rapide et son amalgamation avec les technologies émergentes, l’horizon de l’analyse automatisée semble prometteur, ouvrant la voie à une précision accrue dans l’automatisation industrielle et le spectre plus large.