Deep learning

Défis de la vision industrielle

Rules-based algorithm

Les algorithmes basés sur les règles ont du mal à programmer des inspections complexes impliquant des écarts et défauts imprévisibles

Les systèmes de vision industrielle classiques sont performants avec les pièces uniformes bien fabriquées. Ils utilisent des algorithmes basés sur les règles de filtrage étape par étape, plus économiques que l'inspection humaine. Toutefois, les algorithmes deviennent difficiles à programmer, avec l'augmentation des bibliothèques de défauts et d'exceptions.

Les systèmes de vision industrielle tolèrent une certaine variabilité d'aspect des pièces en raison des éléments suivants :
  • Échelle
  • Rotation
  • Distorsion de position

Néanmoins, les textures de surface complexes et les problèmes de qualité d'image présentent d'importants défis d'inspection. Les systèmes de vision industrielle ont du mal à déterminer la variabilité et l'écart entre des pièces visuellement très semblables. Les anomalies fonctionnelles, qui affectent l'usage d'une pièce, sont presque toujours une cause de rejet, tandis que les anomalies esthétiques peuvent ne pas l'être, selon les besoins et les préférences du fabricant. Le plus problématique est que ces défauts sont difficiles à distinguer par un système de vision classique.

Garnitures automobiles 

Certaines inspections de vision industrielle classiques, telles que la vérification de l'assemblage final, sont notoirement difficiles à programmer en raison de plusieurs variables qu'une machine peut avoir du mal à isoler, notamment les suivantes :
  • Éclairage
  • Variations de couleur
  • Profil
  • Champ de vision

Un logiciel basé sur le deep learning offre une excellente alternative pour les inspections complexes impliquant des écarts et défauts imprévisibles, qui peuvent être trop compliquées à programmer et gérer.

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