Comment fonctionne l'IA dans les systèmes de vision ?

L'évolution des systèmes de vision

Dans le passé, les systèmes de vision étaient rigides. Ils ne pouvaient fonctionner qu'avec des paramètres stricts. Par exemple, si vous vouliez vérifier si un biscuit présentait un défaut, vous deviez spécifiquement définir ce défaut, comme une fissure ou une taille anormale.

Il s'agissait d'une approche en noir et blanc : c'était soit bon, soit mauvais. Cela signifiait que les erreurs aléatoires ou non programmées, telles que des fissures ou des irrégularités qui apparaissent toujours de manière différente, étaient souvent ignorées.

L'introduction de l'IA

Avec l'IA, les systèmes de vision peuvent faire bien plus. Ils apprennent à quoi ressemble un bon produit et sont donc capables de détecter non seulement des défauts spécifiques mais aussi des anomalies aléatoires qui étaient auparavant difficiles à identifier.

Un biscuit avec une petite fissure paraît différent à chaque fois, mais un système basé sur l'IA reconnaît ces fissures variables et sait quand quelque chose ne va pas.

IA et systèmes de vision : fonctionnement

Le cœur des systèmes de vision basés sur l'IA est l'apprentissage automatique. Chez Promation, nous entraînons les caméras de nos systèmes de vision en leur enseignant à quoi ressemble un produit parfait.

Cela signifie que nous fournissons aux caméras des milliers d'images de produits corrects, tels que des biscuits, des pains ou des bouteilles, afin que l'IA sache à quoi ressemble le résultat idéal et puisse anticiper les variations.

Apprentissage automatique

Prenons l'exemple d'une ligne de production de biscuits. Chaque biscuit peut avoir une forme ou une taille différente, ou il peut y avoir des différences dans les lignes de chocolat appliquées. Un système de vision traditionnel aurait du mal à interpréter ces variations, mais avec l'IA, la caméra peut apprendre quelles sont les variations normales et lesquelles doivent être marquées comme des erreurs. Il en va de même pour les graines sur les pains ou les codes imprimés sur les bouteilles, qui apparaissent toujours différemment.

Exemples d'applications de l'IA dans les systèmes de vision

Les applications de l'IA dans les systèmes de vision sont nombreuses et variées. Voici quelques exemples concrets de la manière dont cette technologie améliore les contrôles de production :

Inspection du carbone: Les particules de carbone sont constituées de motifs complexes en noir et blanc qui sont difficiles à interpréter avec une caméra standard. Les systèmes de vision basés sur l'IA peuvent détecter des anomalies dans le carbone, même lorsque les motifs sont variables.

Lignes de chocolat sur les biscuits: Les lignes de chocolat sur les biscuits ne se ressemblent jamais. Un système d'IA peut apprendre à quoi ces lignes ressemblent normalement et détecter les anomalies qui indiquent qu'un biscuit ne répond pas aux normes de qualité.

Graines sur les pains: L'IA peut déterminer si suffisamment de graines ont été appliquées sur un pain, même si le motif des graines est toujours différent. Cela constituait autrefois un énorme défi pour les systèmes traditionnels.

Codes imprimés sur les bouteilles: Les codes imprimés peuvent apparaître légèrement différents sur chaque bouteille, en fonction de l'emballage et de l'emplacement. Un système d'IA peut accepter des variations dans le code et apporter des corrections si des erreurs de lisibilité surviennent.

Dates d'expiration sur les emballages transparents: La vérification des dates d'expiration sur les emballages transparents est une tâche complexe car l'arrière-plan change constamment en fonction de la position du produit dans l'emballage. Avec l'IA, la caméra peut compenser ces variations et vérifier de manière fiable la date d'expiration.

Les avantages pour votre ligne de production

L'IA dans les systèmes de vision offre d'énormes avantages pour les entreprises disposant d'un département de production. Elle rend les contrôles beaucoup plus stables et fiables, en particulier lorsque des produits variables sont en jeu.

Les systèmes traditionnels nécessitent que vous définissiez à l'avance des erreurs clairement définies, tandis que les systèmes d'IA peuvent apprendre à partir d'exemples et détecter automatiquement des erreurs variables. Cela rend le processus d'inspection beaucoup plus flexible et précis.

Caméras Cognex avec fonctionnalités d'IA

Chez Promation, nous utilisons les dernières caméras Cognex dotées de fonctionnalités d'IA pour rendre nos systèmes de vision aussi puissants que possible. Ces caméras peuvent non seulement détecter les erreurs, mais aussi apprendre en permanence, ce qui signifie que votre processus de production devient plus efficace à mesure que davantage de données sont collectées.

Cela réduit les marges d'erreur, améliore la qualité des produits et augmente la vitesse de production sans sacrifier la précision.

L'avenir de l'IA dans les systèmes de vision

L'évolution de l'IA dans les systèmes de vision ne fait que commencer. À mesure que la technologie continue de se développer, nous verrons encore plus d'applications qui optimiseront encore davantage le processus de production. Pensez à une meilleure reconnaissance d'images, à des capacités de traitement plus rapides et à une intégration avec d'autres systèmes de production intelligents tels que les cobots.

En intégrant des systèmes de vision basés sur l'IA dans votre ligne de production, vous garantissez que votre entreprise est prête pour l'avenir. Non seulement vous améliorez la qualité de vos produits, mais vous augmentez également l'efficacité et réduisez les coûts car vous passez moins de temps à effectuer des inspections manuelles et des corrections d'erreurs.