Le concept de « traçabilité » est maintenant solidement établi chez les équipementiers automobiles. Des centaines de milliers de bacs de transport jouent un rôle clé dans le système de transport interne de l'usine Continental à Francfort, Allemagne. Continental, équipementier automobile d'envergure internationale, déplace la majorité de ses composants dans ces bacs. Les bacs standardisés parcourent parfois de très longues distances au cours de leur durée de vie et constituent une base importante de la logistique interne.
La complexité exige le contrôle
Une production et un réseau d'approvisionnement si fortement décentralisés nécessitent un contrôle précis et une inspection fiable. Des codes-barres ou codes matriciels 2D confèrent aux bacs une identité unique. Afin de garantir une logistique sécurisée, l'emplacement d'un lot de pièces individuelles doit être en permanence traçable. Pour y parvenir, il est nécessaire de prévoir des unités d'inspection à intervalles réguliers et aux endroits critiques. Pour réaliser cette tâche, on trouve encore souvent aujourd'hui des employés qui scannent laborieusement les codes à l'aide de douchettes pour actualiser l'emplacement du bac de transport. C'est ainsi que les pièces nécessaires au processus de production sont mises à jour dans le système logistique.
Emplacement, type et contenu
Continental à Francfort a franchi une étape importante. En collaboration avec le spécialiste du traitement de l'image, Stemmer Imaging, la saisie anciennement manuelle des codes-barres de chaque bac a été automatisée à l'aide de systèmes de vision intelligents haute résolution In-Sight® 5605 de Cognex. Grâce à la résolution de 5 mégapixels, la plus élevée qui soit, le système de vision reconnaît et lit les codes sur de hautes piles avec différents numéros de bacs en seulement quelques millisecondes.
« Le système de vision identifie d'abord l'emplacement de onze codes maximum dans la pile, puis il différencie leur type, c'est-à-dire, s'il s'agit de codes-barres ou de codes matriciels 2D, et ensuite il lit les informations dans le système logistique », a expliqué Marc Wilhelm de Continental qui décrit le processus sur le système qu'il a mis en place avec son équipe de développement en tant que chef de projet. « Le code le plus bas de la pile de bacs sert de code de référence permettant l'identification de toute la pile. À un point d'inspection en aval, il n'est donc pas nécessaire de lire chacun des codes à nouveau ; il suffit de vérifier le code le plus bas. »
Pas de « passagers clandestins »
En plus de l'enregistrement du code, la hauteur de la pile est également mesurée. Cela sert de vérification supplémentaire du résultat de lecture. « Si, par exemple, le système de vision n'a détecté qu'un seul code, il y a un risque que d'autres bacs sans code passent de manière clandestine », explique Wilhelm. Selon lui, la mesure de la hauteur exclut de manière fiable cette vulnérabilité pour la sécurité; même si c'est improbable, c'est concevable.
Par rapport à la lecture manuelle d'avant, le nouveau système présente de nombreux avantages. Le processus est considérablement plus rapide et élimine les erreurs potentielles inhérentes au travail manuel. Les codes lus deux fois ou oubliés ne sont plus qu'un souvenir du passé chez Continental.
Un partenaire utile
Wilhelm a souligné la bonne coopération avec Stemmer Imaging qui a été d'une grande aide pour la planification et la mise en œuvre du système : « pendant la phase de conception, nous avons pu utiliser le laboratoire de Stemmer Imaging pour mener les essais préliminaires sur les possibles composants de traitement de l'image et nous avons pu déjà les sélectionner dans une large mesure. Nous avons alors déterminé les spécifications finales sur site en utilisant des équipements d'emprunt. »
La coopération en amont a toutefois été plus loin, d'après Wilhelm : « Stemmer Imaging nous a été d'une grande aide dans le développement du logiciel en plus d'organiser une formation vers la fin du projet qui nous a permis d'approfondir nos connaissances sur le traitement des images. Obtenir tous les composants nécessaires auprès d'une seule source et être en mesure d'utiliser la gamme complète de services de notre partenaire ont selon moi été d'une grande aide pour le projet. »
Relever le défi
Outre les différentes couleurs des divers bacs, le fait que les zones de bord de fuite et d'attaque des codes-barres étaient souvent trop petits constituait une grande difficulté qui a dû être surmontée par les experts du traitement de l'image de Stemmer Imaging. Ces zones de bord sont précisément ce dont nous avions besoin pour identifier le code avant sa lecture.
Pour apporter une solution à cette tâche, Stemmer Imaging a employé la technologie PatMax® de Cognex. « PatMax utilise une technologie sophistiquée pour que la reconnaissance géométrique soit en mesure de localiser les pièces de manière fiable et précise, même dans les conditions les plus difficiles », a expliqué Christian Berg, spécialiste des solutions de traitement d'images, qui a dirigé le projet pour le compte de Stemmer Imaging. « PatMax capture la géométrie du code à l'aide de plusieurs courbes de limite qui ne sont rattachées à aucune grille de pixels, puis il recherche des formes similaires sur l'image sans utiliser de valeurs de niveau de gris spécifiques. Il en découle une amélioration considérable dans la capacité et la précision de localisation, même avec des variations d'angle, de taille et de nuance. »
Stemmer Imaging a ainsi réussi à lire clairement des codes autrefois illisibles. Avec les technologies In-Sight 5605 et PatMax de Cognex, toutes deux aussi innovantes qu'éprouvées, et le support des experts du traitement de l'image de Puchheim, le projet pilote chez Continental à Francfort fait œuvre de pionnier pour une chaîne logistique sûre et à progression rapide qui, selon Wilhelm, pourrait bientôt être aussi mis en œuvre de la même façon dans d'autres applications logistiques du site de Francfort.
PatMax captures the geometry of the code with the help of several boundary curves that are not tied to any pixel grid, and then looks for similar shapes in the image, without making use of specific greyscale values. The result is a significant improvement in the localization ability and precision, even with varying angles, sizes and shading.
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