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Comment démarrer un projet d'automatisation industrielle basé sur le deep learning en cinq étapes

how to implement a deep learning project

L'analyse d'images basée sur le deep learning offre des opportunités d'automatisation industrielle dans un large éventail de secteurs. De l'inspection des défauts de surface au tri de pièces variables, en passant par la vérification de l'assemblage final, l'évaluation de la qualité des produits ou la lecture de texte difficile, les systèmes de vision basés sur le deep learning peuvent répondre aux besoins de nombreuses applications actuelles.

La vision industrielle classique ou « basée sur les règles » est performante avec les pièces uniformes et bien fabriquées, et excelle dans les applications haute précision, notamment le guidage, l'identification, la mesure et l'inspection, qui peuvent être exécutés à des vitesses extrêmement élevées et avec une grande précision. Ce type de vision industrielle est performant avec des variables connues : une pièce est-elle présente ou absente ? À quelle distance se trouve cet objet par rapport à celui-là ? Où ce robot doit-il indexer cette pièce ? Ces tâches sont faciles à déployer sur la ligne d'assemblage dans un environnement contrôlé. Mais que se passe-t-il lorsque les choses se compliquent ?

Le deep learning pour la vision industrielle fait alors son entrée. Le deep learning utilise les algorithmes basés sur les exemples et les réseaux neuronaux pour analyser les défauts, localiser et classer des objets, et lire des marquages imprimés. En apprenant à un ordinateur ce qu'est une bonne image avec un ensemble d'exemples, il parviendra à déterminer la différence entre une bonne pièce et une pièce défectueuse en examinant ces variations attendues.

Démarrer avec le deep learning – appareil mobile basé sur les exemples 

Cependant, les directeurs d'usine hésitent à juste titre à risquer leurs processus qualifiés existants au profit des récompenses potentielles d'une nouvelle technologie. Si un directeur d'usine introduit une nouvelle technologie qui améliore l'efficacité, c'est pour lui un avantage. S'il intègre une nouvelle technologie qui dégrade les performances de la ligne, les conséquences négatives sont nombreuses.

Mettre le deep learning en œuvre en cinq étapes

La mise en œuvre réussie du deep learning dans une stratégie d'automatisation peut permettre de réaliser des économies, d'améliorer les processus internes inefficaces, d'automatiser les applications d'inspection complexes qui sont impossibles avec les outils de vision basés sur les règles, et d'augmenter le rendement.

Voici cinq éléments à prendre en compte avant de déployer votre premier projet pilote basé sur le deep learning :

  1. Fixer des objectifs appropriés
  2. Comprendre le retour sur investissement du deep learning
  3. Maîtriser la planification des ressources et la définition des besoins
  4. Mettre en place un petit projet pilote initial
  5. Adopter une approche échelonnée du projet

Le guide détaillé ci-dessous peut aider les usines et les fabricants qui découvrent le deep learning à éviter les erreurs et les pertes de temps coûteuses, tout en gagnant l'appui organisationnel grâce aux avantages considérables de la technologie. S'il est mis en place correctement, le premier projet réussi peut entraîner un déploiement stratégique plus ambitieux.

Pour en savoir plus sur ces cinq étapes, téléchargez notre guide gratuit, “Prise en main d'un projet d'automatisation industrielle basé sur le deep learning.”

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