Vision industrielle : Plus fiable et plus précis que l'œil
La vision industrielle, ou inspection et analyse automatiques basées sur l'imagerie, a tout ce qu'il faut pour surpasser l'œil humain lorsqu'il s'agit d'inspecter des produits de manière précise et fiable. La concurrence s'intensifie dans tous les domaines, l'inspection de la vision est devenue un facteur clé de différenciation pour les entreprises afin de rester compétitives. Les produits doivent évoluer avec les besoins des consommateurs, ce qui signifie aujourd'hui qu'ils doivent être plus petits, plus rapides et plus complexes.
Les clients achètent différemment qu'auparavant. Qu'il s'agisse de B2B ou de B2C, les gens peuvent facilement naviguer et faire des achats depuis n'importe où dans le monde. Le coût et la qualité sont les principaux facteurs qui incitent les clients à faire un choix, et ces deux éléments doivent dépasser les attentes. Lorsqu'il s'agit de la précision et de l'exactitude requises pour s'assurer qu'un produit représente correctement une marque, l'inspection manuelle n'est souvent plus suffisante. Elle est coûteuse, incohérente et peu fiable. Les composants individuels peuvent être trop petits pour être inspectés à l'œil nu et un microscope prend beaucoup de temps à mettre au point et à refaire la mise au point pour chaque pièce. Par exemple, la mesure exacte de la profondeur d'une aiguille peut être imperceptible, tout comme la poussière, les rayures ou tout autre petit défaut pouvant être présent sur un article. En outre, l'inspection manuelle est exposée à la subjectivité de l'opérateur en poste. Un avis peut différer de l'autre.
L'impact d'un défaut sur un produit ou sur la réputation d'une entreprise peut être considérable. Prenons l'exemple d'un stimulateur cardiaque : ce produit est censé vivre dans le corps d'une personne jusqu'à la fin de sa vie. S'il y a une égratignure ou si deux composants n'ont pas été collés correctement, le temps ne fera qu'aggraver la situation. Au fil des années, les défauts s'aggravent. Ce qui était autrefois minime et à peine perceptible est maintenant dangereux et on compte sur lui. Un autre exemple célèbre est celui d'un fabricant d'électronique grand public très connu. La dernière version de sa populaire gamme de téléphones portables présentait des défauts qui ont provoqué une surchauffe des appareils et, dans plusieurs cas, un incendie. Des milliers de téléphones ont dû être renvoyés au fabricant et l'impact sur la rentabilité du nouveau produit a été immédiat. Il va sans dire qu'il existe de meilleures solutions que l'inspection manuelle. C'est pourquoi de nombreux fabricants ont intégré l'inspection par vision dans leur processus de fabrication.
Aujourd'hui, la vision est couramment utilisée pour accélérer plusieurs applications et fournir des résultats rapides, fiables, précis et reproductibles.
Ces applications sont les suivantes
1. Détection des caractéristiques et des défauts
La vision industrielle permet de détecter toute rayure, fissure ou cloque sur la majorité des surfaces et de les empêcher de se rendre sur le terrain. Le présent détection des défauts peut s'appliquer à différents scénarios, volumes et tailles. 
Exemple 1 : Les produits se déplaçant à une vitesse de 20 unités par seconde doivent faire l'objet d'un contrôle approfondi. L'objectif est de détecter les erreurs avec une précision de 0,02 millimètre carré.
Compte tenu de la rapidité et de la nécessité d'une fiabilité à long terme, l'inspection visuelle à l'œil nu n'est pas envisageable dans ce scénario. Si elle était tentée, une telle expérience impliquerait néanmoins toute une équipe de personnes, ce qui irait à l'encontre de l'objectivité de l'inspection. La solution réside dans la vision industrielle : six caméras observent les produits en mouvement rapide à l'aide de vitesses d'obturation très courtes et d'une exposition brève à la lumière polarisée (stroboscopie). Il en résulte des images nettes sur lesquelles les défauts sont parfaitement visibles. Un logiciel spécial recherche ensuite tous les défauts en 50 millisecondes, et ce 24 heures sur 24 (en utilisant un système d'exploitation en temps réel ou un FPGA). Le résultat : un système automatisé qui est objectivement supérieur à l'inspection humaine à tous les égards.
Exemple 2 : Des défauts de quelques microns (μm) doivent être détectés dans une zone de 20 millimètres (mm) sur des objets qui passent à une vitesse de 5 mètres (m) par seconde.
Si le contrôle à l'œil nu était utilisé dans ce cas, il nécessiterait une seule personne capable de voir des défauts de quelques microns sur une surface de 2m, alors que le produit défile à une vitesse de 18 km/h (soit un par seconde). Ici aussi, l'inspection à l'œil nu n'est donc pas réaliste. La seule option est une combinaison de vision industrielle de haute technologie, telle que la technologie de balayage linéaire 8k combinée à des objectifs rapides, des éclairages linéaires LED et un logiciel de traitement d'images à la volée et à très haute vitesse.
2. Les mesures
Des mesures et un étalonnage précis sont essentiels lorsqu'il s'agit d'insérer quelque chose dans quelque chose d'autre. Par exemple, l'inspection par vision peut garantir qu'une aiguille est insérée correctement dans un patient grâce à des mesures dimensionnelles précises et répétables au niveau du micromètre. Elle peut également mesurer la dose injectée d'un vaccin en mesurant le poids et en validant le volume d'injection.
3.Identification
L'étiquetage d'un produit est aussi important que le produit lui-même. L 'envoi sur le marché d'un produit mal étiqueté peut avoir des conséquences désastreuses. La vision industrielle élimine ce risque en vérifiant que les produits sont correctement étiquetés, avec les symboles d'avertissement, les codes à barres et les numéros de série appropriés. Elle passe également à l'étape suivante en garantissant la lisibilité grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR) ou à la vérification optique de caractères (OCV) par analyse d'images.
4. Analyse des couleurs
Application de l'imagerie spectrale ou d'autres technologies d'imagerie aux écrans, aux dispositifs AR/VR et aux instruments d'imagerie médicale lorsque la précision des couleurs est essentielle à l'efficacité d'un dispositif. Un système de vision prend des images et les compare aux limites de test fixées. Cela permet de déterminer le résultat de la réussite ou de l'échec. Lors d'une inspection manuelle, la réussite ou l'échec est déterminé par l'opinion de l'opérateur. Il a été prouvé que les résultats varient d'une personne à l'autre, d'une équipe du matin à celle de l'après-midi et du lundi au jeudi. L'inspection par vision fournit des résultats cohérents, fiables, impartiaux et reproductibles, à tout moment de la journée. Un autre exemple d'analyse des couleurs est l'imagerie hyper spectrale, qui peut être utilisée pour distinguer des pièces apparemment identiques les unes des autres. Cette technique est couramment utilisée dans le secteur pharmaceutique pour s'assurer que les pilules sont correctement mises en bouteille.
L'œil humain face aux logiciels d'auto-apprentissage
L'œil humain est tout à fait capable de repérer les anomalies ou les défauts d'un produit. Nous voyons immédiatement un défaut sur un produit, à condition qu'il soit suffisamment grand. Même si nous n'avons jamais vu le défaut auparavant, nous remarquons immédiatement une égratignure sur un petit objet ou une couture déchirée sur un vêtement. En général, nous percevons inconsciemment l'anomalie lorsque nous prenons un produit en main, que nous le tournons et que nous observons les reflets. Ceci, combiné à nos capacités exceptionnelles d'interprétation, rend l'œil humain presque imbattable.
Ces dernières années, cependant, la technologie de la vision artificielle a considérablement évolué et égale désormais nos capacités d'interprétation dans de nombreux cas. Grâce à des algorithmes de vision complexes et autodidactes, la technologie actuelle est désormais capable de traiter des images de la même manière que le cerveau humain, mais beaucoup plus rapidement et pour un plus grand nombre d'éléments simultanément. Si on lui fournit une bibliothèque d'images contenant des informations supplémentaires, le logiciel intelligent peut apprendre tout seul où trouver les erreurs sans que personne n'ait à programmer une seule ligne de code. Ces informations supplémentaires peuvent indiquer quels produits sont bons et quels produits sont mauvais ou montrer où se situent les défauts. Même les produits dont la conception a été modifiée peuvent être reconnus rapidement. De plus, lorsqu'il s'agit de traiter des volumes importants à des vitesses élevées, la quantité de données est énorme. Le système ne se contente pas de collecter ces informations, il les organise également. Recevoir des données, c'est bien, mais les comprendre et en tirer profit, c'est encore mieux.
Grâce aux données intelligentes produites par les systèmes, les informations qu'ils recueillent vont bien au-delà de la qualité des produits. En cas de divergences, les algorithmes intelligents du système examinent facilement les données qu'ils ont sous les yeux et peuvent repérer les anomalies. Grâce à l'apprentissage automatique, ils peuvent déterminer si ces incohérences indiquent un problème au niveau du lot ou de la machine. Ces informations ouvrent la voie à des actions proactives telles que la programmation d'une maintenance préventive.
Conclusion
Dans pratiquement toutes les situations, la vision industrielle peut égaler, voire dépasser, les capacités d'inspection visuelle de nos yeux et de notre cerveau. La concurrence est féroce et les entreprises de haute technologie se préparent à l'action. Une équipe de machines bien formées est la meilleure forme de protection pour votre marque. La vision et l'apprentissage automatiques permettent de voir et de reconnaître des schémas qui ne peuvent être traités par l'œil et le cerveau humains à la même vitesse. Par conséquent, ils sont là pour protéger votre produit et développer votre marque plus rapidement que la vitesse de la lumière, ou du moins très proche.
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