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Trois tendances qui favorisent l'automatisation industrielle

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Depuis son introduction dans les années 1980, la vision industrielle s'est axée autour de deux aspects : améliorer la puissance et les capacités de la technologie et faciliter son utilisation. Aujourd'hui, la vision industrielle se tourne vers les caméras de plus hautes résolutions dotées d'une plus grande intelligence pour apporter de nouvelles solutions automatisées aussi bien dans l'atelier qu'en dehors, le tout avec une simplicité de fonctionnement proche de celle des smartphones, ce qui réduit considérablement les besoins techniques et les coûts associés.

Tout comme dans les autres secteurs bénéficiant des avancées technologiques rapides, telles que les mégadonnées, le cloud, l'intelligence artificielle (IA) ou encore les appareils mobiles, les fabricants, les unités logistiques ainsi que d'autres entreprises tirent eux aussi profit de ces trois avancées en matière de vision industrielle pour l'automatisation.

Amélioration rapide de la technologie des capteurs

Alors que les caméras de 1, 2 et 5 mégapixels (MP) constituent toujours la majeure partie des expéditions de caméras de vision industrielle, nous constatons un intérêt considérable pour les caméras intelligentes de plus haute résolution allant jusqu'à 12 MP. Grâce aux capteurs haute résolution, une caméra intelligente unique qui inspecte un moteur automobile peut effectuer le travail de plusieurs caméras intelligentes de basse résolution tout en conservant une grande précision d'inspection.

La technologie de traitement d'image High Dynamic Range plus (HDR+) (brevet en instance) de Cognex fournit une image plus fidèle que votre HDR classique. Elle permet aux caméras intelligentes d'inspecter plusieurs zones sur des objets de grande taille lorsque l'éclairage n'est pas uniforme. Dans le passé, les variations d'éclairage pouvaient être confondues avec des défauts ou la caractéristique n'était même pas visible. Aujourd'hui la technologie HDR+ aide à réduire les effets des variations d'éclairage en répondant aux besoins des applications dans des environnements difficiles qui étaient, il y a quelques années encore, hors de portée de la technologie de vision industrielle.

Alors que les caméras intelligentes avancées exécutent la technologie HDR+ sur des matrices pré-diffusées programmables par l'utilisateur (FPGA) afin d'améliorer la qualité de l'image acquise à des vitesses élevées, une technologie de capteur complémentaire, telle que des capteurs fonctionnant sur le principe de temps de vol (ToF), est progressivement intégrée pour permettre une « mise au point dynamique basée sur la distance ». Le nouveau système de formation d'images doté d'une puissante lampe torche intégrée (HPIT), qui s'appuie sur la mesure à distance ToF et la technologie à lentille ultra-rapide, est lui aussi révolutionnaire car il permet la mise au point automatique dynamique à la vitesse d'acquisition. Les derniers lecteurs de codes-barres intègrent la fonction HPIT pour des applications telles que le tri à grande vitesse dans les tunnels et la gestion des stocks dans des situations où les colis et la taille des produits peuvent varier considérablement, ce qui nécessite que la caméra s'adapte rapidement aux différentes plages focales.

L'intégration du deep learning

Tout comme l'IA bénéficie à d'autres secteurs, le logiciel de vision basé sur le deep learning pour l'automatisation industrielle permet aux entreprises d'automatiser les inspections qui étaient auparavant réalisées uniquement de façon manuelle ou de relever plus efficacement les défis complexes que pose l'inspection et qui sont trop fastidieux ou longs pour recourir à la vision industrielle basée sur les règles classiques.

Dans de nombreux cas, la principale utilisation qui encourage à investir dans le deep learning est la possibilité de remplacer des centaines d'inspecteurs humains par des systèmes d'inspection basés sur le deep learning. Pour la première fois, les fabricants ont à leur disposition une technologie qui offre une solution d'inspection aussi performante que si elle était réalisée par un humain.

Le deep learning pourrait par exemple bénéficier aux entreprises s'il était appliqué à la détection des défauts. Tous les fabricants souhaitent éliminer les défauts industriels autant que possible et le plus tôt possible dans le processus de fabrication de façon à réduire les impacts en aval, qui coûtent du temps et de l'argent.

La détection des défauts est complexe car il est presque impossible de prendre en compte les innombrables variations qui existent pour un défaut ou encore les anomalies qui constituent une variation acceptable. Par conséquent, de nombreux fabricants font appel à des inspecteurs humains pour effectuer une vérification finale à la fin du processus afin de contrôler l'absence de défauts inacceptables sur le produit. Grâce au deep learning, les ingénieurs qualité sont en mesure d'entraîner un système de vision industrielle à faire la distinction entre un défaut acceptable et un défaut inacceptable à partir d'un ensemble d'images de référence plutôt que de programmer le système de vision pour qu'il prenne en compte les milliers de possibilités de défauts.

L'Internet des objets

L'Open Platform Communications Unified Architecture (OPC UA) constitue un développement important pour les systèmes de vision à caméra intelligente utilisés dans l'Industrie 4.0. Fruit de la contribution de toutes les associations professionnelles de la vision industrielle à travers le monde, l'OPC UA est une norme d'interopérabilité industrielle conçue pour faciliter la communication entre les machines.

Combiné à une technologie de capteur avancée et aux tendances telles que le deep learning, l'OPC UA contribue à la transition de la technologie de vision industrielle d'une solution à un problème unique à une solution de rapprochement au sein du domaine industriel, aussi bien à l'intérieur de l'usine que dans le monde qui l'entoure. Aujourd'hui, les systèmes de vision et les lecteurs de codes-barres sont les principales sources de données des entreprises modernes.

Pour découvrir comment les systèmes de vision industrielle Cognex dotés de cette technologie peuvent bénéficier à votre entreprise, téléchargez notre Guide des solutions de vision industrielle.

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