Vision par ordinateur

Dans le blog d'aujourd'hui, nous allons parler de l'une des technologies les plus appliquées dans le domaine industriel lié à l'industrie 4.0 :la vision par ordinateur. C'est une technologie aux nombreuses possibilités et, en l'appliquant, il est possible de résoudre divers problèmes qui apparaissent couramment dans les usines de production.

Les techniques de vision par ordinateur sont en développement constant et évoluent grâce aux nouveaux capteurs plus puissants qu'elles intègrent et aux nouvelles techniques de traitement d'image.

Ensuite, nous expliquons plus en détail ce qu'est la vision par ordinateur, ses applications, les types de vision par ordinateur, l'apprentissage en profondeur, ce qu'est le traitement d'image, l'importance de l'éclairage et les avantages qu'il peut apporter à un processus ou à une entreprise.

Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?

La vision par ordinateur est l'une des technologies de plus en plus utilisées dans les usines . Les systèmes de vision par ordinateur acquièrent des informations de l'environnement sous forme d'images , qui peuvent être de plusieurs types, traitez-les et analysez-les . Pour le comprendre, vous pouvez réfléchir à la façon dont nous appréhendons notre environnement grâce à nos sens. Dans ce cas, les yeux nous aident à obtenir des informations du monde qui nous entoure, et les systèmes de vision effectuent la même tâche pour numériser ces informations afin qu'elles puissent être traitées par une machine.

Pour obtenir ces images, des capteurs sont placés. Elles peuvent être de différents types :caméras 2D, caméras hyperspectrales, caméras 3D, etc. Toutes nous fournissent des informations sur l'environnement qui sont ensuite traitées pour obtenir les informations dont nous avons besoin.

Les systèmes de vision par ordinateur ne sont pas conçus comme un système isolé sans relation avec le reste des éléments d'une usine, mais plutôt intégrés au reste des processus de réception et d'envoi d'informations.

Applications de vision par ordinateur

(vous pourriez également être intéressé par notre article "Sept applications de la vision par ordinateur" )
Vous pouvez penser à de nombreux secteurs dans lesquels la vision par ordinateur peut être utilisée, dans des applications très diverses et à des fins différentes. Cela est dû au fait qu'il existe de nombreux types de capteurs utilisés en vision par ordinateur et qui permettent de couvrir de nombreux domaines de travail et de nombreux secteurs industriels. Certaines des applications les plus remarquables pour lesquelles les systèmes de vision par ordinateur sont utilisés sont :la métrologie, la détection de défauts dans les pièces, la détection d'éléments intrusifs, la lecture de codes de différents types ou en tant que systèmes de qualité.

Vision par ordinateur pour la détection des défauts

C'est l'une des applications les plus connues de la vision par ordinateur. Les systèmes de vision par ordinateur sont capables, une fois entraînés, de détecter des défauts. Les défauts peuvent aller des fissures métalliques, des défauts de peinture, des bavures, des impressions incorrectes et de nombreuses autres options. Les défauts qu'ils sont capables de détecter peuvent atteindre moins de 0,05 mm. La formation est réalisée en alimentant les images système avec le défaut et sans le défaut.

Vision par ordinateur pour la métrologie

Prendre des mesures avec une précision allant jusqu'au micron est possible grâce à la vision par ordinateur. Il s'agit d'applications réalisées à l'aide d'équipements ou de sondes de métrologie laser.

Les progrès réalisés dans les équipements et les capteurs de Computer Vision permettent d'obtenir, à chaque fois, des images avec plus de qualité. Par conséquent, ces types de systèmes sont utilisés pour la métrologie de haute précision . Avec un système de vision, jusqu'à des microns peuvent être mesurés pour détecter des défauts dans une pièce spécifique.

Vision par ordinateur pour la détection d'intrus

D'autre part, la diversité des capteurs permet également d'utiliser d'autres types d'images, qui ne sont pas les images RVB habituelles. Par exemple, avec des caméras hyperspectrales, vous pouvez distinguer la composition des matériaux, ce qui, dans de nombreux cas, fournit des informations pertinentes. Cette technique est largement utilisée dans le secteur agro-alimentaire, en tant que système qualité. Grâce à eux, nous pouvons différencier les fruits des noyaux, ou détecter des restes de plastique ou d'autres intrus indésirables par exemple.

Vision par ordinateur pour la lecture de code

L'une des applications les plus connues des systèmes de vision est la reconnaissance ou la lecture de code .
Aujourd'hui, il existe de nombreux systèmes qui reconnaissent toutes sortes de codes qui permettent, par exemple, d'avoir une traçabilité dans de nombreux processus.

Vision par ordinateur pour la vérification de l'assemblage

Chaque jour, des assemblages de plus en plus complexes sont réalisés, avec plus de pièces ou de connexions. La vision par ordinateur nous permet de vérifier, étape par étape, que chaque pièce est en place, ou à la fin du processus, que l'assemblage final est correct. Cette application est très utile pour l'assemblage de machines, d'équipements, de cartes électroniques ou de pré-assemblages d'une grande complexité. Ces systèmes réduisent considérablement les temps de cycle d'opération très complexes et les temps de réopération.

Vision par ordinateur + robotique pour le Bin Picking

Et enfin, l'une des applications qui nous est la plus demandée, est de combiner la robotique collaborative avec la Computer Vision pour pouvoir effectuer le bin picking de pièces en chaotique. Les pièces sont dans le désordre et il faut donc optimiser les trajectoires et détecter les coordonnées de prise. Le robot a besoin d'aide pour vous dire quelle est la pièce et où elle se trouve, afin qu'il puisse décider de la meilleure façon d'obtenir la pièce.

Concernant la robotique, on parlera de robotique adaptative, qui s'adapte à son environnement et est capable d'agir intelligemment. Ceci est réalisé en ajoutant des capteurs, qui communiquent avec le robot et lui donnent des informations sur son environnement pour pouvoir agir dans différents cas. Les systèmes de vision fournissent ce type d'informations aux robots pour agir, par exemple, en cas de changements de position, d'obstacles, de prise de pièces en situation chaotique, etc.

Comme vous pouvez le constater, les possibilités de la vision par ordinateur sont infinies, et depuis ATRIA, nous avons réalisé avec succès de nombreux projets dans ce domaine.

Avantages de la vision par ordinateur

Enfin, nous voulons parler de certains des avantages que la vision par ordinateur apporte aux processus de production.

• Avec un système de vision par ordinateur, vous pouvez automatiser les tâches d'inspection répétitives .
• Un système de vision ne souffre pas de fatigue et élimine le facteur subjectif lors de l'inspection .
• Dans de nombreux cas, le contrôle de la production à 100 % peut être réalisé sans contact physique, dans des processus qui ne seraient pas réalisables sans lui.
• Les coûts de réparation et de mise au rebut sont réduits en étant capable de détecter les pièces ou les éléments en mauvais état au début du processus de production.
• Automatiser permet de réduire le temps de cycle des opérations.
• Computer Vision fournit des informations opérationnelles et de sécurité supplémentaires avantages en diminuant la participation humaine dans le processus de fabrication.
• Protège les travailleurs des environnements dangereux .

Apprentissage en profondeur et marquage d'images

La vision par ordinateur, associée à l'apprentissage en profondeur, permet de développer des applications beaucoup plus intelligentes, agissant dans des situations très variables et apprenant de l'environnement. Les algorithmes d'apprentissage profond apprennent des données acquises de leur environnement et apprennent leurs caractéristiques pour pouvoir agir dans différentes situations, faire des classifications ou détecter des objets. Souvent, ces données sont des images obtenues par des caméras. N'oubliez pas que pour créer les ensembles de données, ces algorithmes doivent être entraînés. Les capteurs utilisés pour créer ces échantillons de données sont très importants. Les données, dans ce cas, seraient les images et à la fois sa capture de qualité et son étiquetage et filtrage ultérieurs sont essentiels au bon fonctionnement d'une application avec Deep Learning.

Types de vision par ordinateur

Nous avons déjà avancé qu'il existe différents types de capteurs utilisés dans les systèmes de vision par ordinateur. Ici, nous voulons parler du plus important :

Vision 2D

On retrouve d'abord les caméras matricielles 2D qui obtiennent des images en RVB, ce que nous appelons des images en couleur ou en niveaux de gris. Ces caméras obtiennent des images qui, traduites, sont des matrices divisées en pixels, qui contiennent les informations de couleur. Ces caméras offrent de nombreuses possibilités et sont utilisées pour différentes applications telles que la reconnaissance de caractères, la métrologie, la lecture de codes ou l'inspection de défauts.

Vision hyperspectrale

D'autre part, il existe des caméras hyperspectrales , permettant de connaître la composition des matériaux grâce à la mesure de la longueur d'onde. De cette façon, il est possible de détecter des intrus tels que des pierres, des plastiques, etc. Ils sont largement utilisés dans le secteur alimentaire.

Thermographie

Une autre des techniques de vision par ordinateur qui existe est la thermographie . A partir de ces capteurs, une information sur la température des échantillons ou des corps est obtenue sous forme d'image. Ils sont représentés par une échelle de couleurs qui renseigne sur la température. Il est utilisé dans des applications telles que la détection de fuites ou le déséquilibre de charge.

Vision 3D

Enfin, nous parlerons des caméras 3D . Ces types de capteurs fournissent des informations sur la profondeur. Il existe également différents types de caméras 3D qui permettent de couvrir un très large spectre d'applications. Ils sont utilisés pour prélever des pièces ou détecter des défauts entre autres applications.

En quoi consiste le traitement d'image dans Computer Vision ?

Le traitement des images obtenues à partir des capteurs dont nous avons parlé est le mécanisme permettant d'extraire les informations nécessaires d'une image numérique. Pour cela, il est nécessaire d'utiliser un logiciel spécifique qui effectue les processus nécessaires pour chaque type d'application à l'image.

Actuellement, il existe différents systèmes commerciaux, ou caméras intelligentes, qui disposent d'outils de traitement d'image. Souvent, ces outils sont suffisants pour une application spécifique, mais d'autres fois, il est nécessaire de développer un logiciel spécifique qui offre la polyvalence nécessaire.

Après traitement des images et une fois le résultat ou les informations nécessaires obtenues, ces informations sont renvoyées vers l'extérieur en sortie du système (pour avertir de défauts, retourner un résultat de mesure ou donner des coordonnées au robot pour agir).

Importance de l'éclairage dans la vision par ordinateur

En plus des capteurs qui capturent les données, les systèmes de vision utilisent des éléments auxiliaires qui améliorent la qualité des données obtenues et qui, souvent, sont cruciaux pour leur bon fonctionnement.

L'un de ces éléments externes les plus importants est l'éclairage . L'inclusion d'un système d'éclairage externe permet, dans de nombreux cas, de s'assurer que l'image est capturée correctement. Dans ce projet,  par exemple, un éclairage spécifique a été utilisé pour obtenir les images des pièces correctement et sans reflets.

Il existe différents systèmes d'éclairage pour les systèmes de vision par ordinateur en fonction du type de matériel que nous devons éclairer, de la distance, du rétroéclairage et de nombreux autres paramètres. Certains des systèmes d'éclairage les plus couramment utilisés sont directs, indirects ou à contre-jour éclairage. Bien sûr, il peut également être éclairé avec un éclairage à led, blanc ou rouge . Ce ne sont que quelques-uns des exemples qui existent et qui doivent être étudiés pour chaque application spécifique, ce qui nous permettra d'obtenir des images utiles pour notre processus.

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Projets associés :

• Tests fonctionnels de fin de ligne avec la robotique collaborative
• Système de nettoyage automatique des cuvettes
• Sensorisation pour la surveillance des processus à distance