La vision artificielle est la clé de l'industrie 4.0 et de l'IoT

La vision industrielle rejoint l'apprentissage automatique dans un ensemble d'outils qui donne au matériel grand public et commercial des capacités sans précédent pour observer et interpréter leur environnement. Dans un environnement industriel, ces technologies, ainsi que l'automatisation et la mise en réseau à plus grande vitesse, s'ajoutent à une nouvelle révolution industrielle - Industrie 4.0. Ils offrent également de toutes nouvelles façons de mener des activités industrielles à faible taux de déchets et à haute efficacité.

Maintenant qu'elle prend tout son sens, les entreprises du monde entier explorent les avantages de la vision industrielle.

La vision industrielle affecte la fabrication, le forage et l'exploitation minière. D'autres avantages se trouvent dans la gestion du fret et de la chaîne d'approvisionnement, l'assurance qualité, la manutention des matériaux, la sécurité et une variété d'autres processus et secteurs verticaux.

La vision industrielle sera bientôt partout, ajoutant une couche critique d'intelligence aux constructions de l'Internet des objets dans le monde industriel. Voici un aperçu de la façon dont les entreprises le mettent déjà en œuvre.

Qu'est-ce que la vision industrielle ?

La vision industrielle est un ensemble de technologies qui donne aux machines une plus grande conscience de leur environnement. Il facilite la reconnaissance d'images d'ordre supérieur et la prise de décision basée sur cette prise de conscience.

Pour tirer parti de la vision industrielle, un équipement industriel utilise des caméras haute fidélité pour capturer des images numériques de l'environnement ou d'une pièce. Les images peuvent être prises dans un véhicule à guidage automatique (AGV) ou une station d'inspection robotisée. À partir de là, la vision artificielle utilise des algorithmes de reconnaissance de formes extrêmement sophistiqués pour porter un jugement sur sa position, son identité ou son état.

Dans les inspections manuelles, obtenir un éclairage approprié est un facteur critique lorsqu'il s'agit d'obtenir une bonne vision industrielle.

Plusieurs sources d'éclairage sont courantes dans les applications de vision industrielle, notamment les LED, les halogènes à quartz, les halogénures métalliques, le xénon et l'éclairage fluorescent traditionnel. Si une partie d'un code-barres ou d'une pièce est masquée, la lecture peut générer une erreur lorsqu'il n'y en a pas, ou vice versa.

La vision industrielle combine du matériel et des logiciels sophistiqués pour permettre aux machines d'observer et de réagir aux stimuli extérieurs de manière nouvelle et bénéfique.

Comment la vision industrielle soutient-elle les entreprises et l'IoT industriel ?

La prolifération des appareils de l'Internet des objets industriels (IIoT) marque un moment important dans l'avancement technologique. IIoT offre aux entreprises une visibilité sans précédent de leurs opérations de haut en bas. Des capteurs en réseau et des centres de planification d'entreprise et de ressources basés sur le cloud assurent une mobilité bidirectionnelle des données entre les actifs locaux et distants, ainsi qu'entre les partenaires commerciaux.

La mobilité bidirectionnelle peut être quelque chose d'aussi petit qu'un piston ou un roulement mécanique. Il peut également être aussi grand qu'une flotte de camions, peut fournir des données opérationnelles précieuses avec le matériel et les logiciels IoT appropriés. Les entreprises peuvent avoir les yeux partout, même lorsqu'elles sont à court de ressources ou de main-d'œuvre.

L'Internet des objets, avant tout, représente l'informatique omniprésente.

Où la vision industrielle s'intègre-t-elle dans tout cela ? La vision industrielle rend les actifs IoT existants encore plus puissants et mieux à même de fournir de la valeur et de l'efficacité. Nous pouvons nous attendre à ce qu'il crée de toutes nouvelles opportunités.

• Rend les capteurs encore plus utiles.

  La vision industrielle rend les capteurs de l'IoT encore plus puissants et utiles. Au lieu de fournir des données brutes, les capteurs offrent un niveau d'interprétation et d'abstraction qui peut être utilisé dans la prise de décision ou une automatisation plus poussée.

• Réduit les besoins en bande passante.

  La vision industrielle peut aider à réduire les besoins en bande passante des constructions IoT à grande échelle. Par rapport à la capture d'images et de données à la source et à leur envoi aux serveurs pour analyse, la vision industrielle effectue généralement sa recherche à la source des données. L'industrie moderne génère des millions de points de données, mais une grande partie peut générer des informations exploitables sans nécessiter de transmission vers un emplacement secondaire, grâce à la vision industrielle et à l'informatique de pointe.

• Prend en charge les solutions d'automatisation IoT.

  La vision industrielle complète extrêmement bien les technologies d'automatisation IoT. Les stations d'inspection robotisées peuvent travailler plus rapidement et avec plus de précision que les employés d'assurance qualité humains, et elles présentent immédiatement des données pertinentes aux décideurs lorsque des défauts et des exceptions sont détectés.

• Améliore la sécurité et l'utilité des robots et des cobots.

  Les systèmes de guidage construits avec la vision industrielle donnent aux robots et aux cobots une plus grande autonomie et des capacités d'orientation, et les aident à travailler plus rapidement et de manière plus sûre aux côtés des travailleurs humains. Dans les entrepôts et autres environnements à haut risque d'erreur, la vision industrielle aide les préparateurs de commandes robotisés à améliorer le temps de réponse et à limiter les défauts d'exécution qui entraînent des pertes d'activité.

• Rend les actifs plus conscients les uns des autres.

  L'économie d'aujourd'hui et de demain nécessite des entreprises et des industries qui fonctionnent tout en perdant beaucoup moins de temps, de matériel et de main-d'œuvre. La vision industrielle continuera à rendre les drones, les équipements de manutention, les véhicules sans pilote et les transpalettes, les lignes de fabrication et les stations d'inspection plus capables d'échanger des données détaillées et précieuses avec le reste du réseau.

  En usine, cela signifie que les machines et les personnes travaillent en meilleure harmonie avec moins de goulots d'étranglement, de dépassements et d'autres perturbations.

Comment les entreprises appliquent-elles la vision industrielle ?

Lorsque vous pensez à chacune des étapes impliquées dans un processus industriel typique, il n'est pas difficile de voir chaque point où la vision industrielle peut améliorer les opérations.

Pour fabriquer une seule pièce automobile, les humains et les machines collaborent pour s'approvisionner en matières premières, évaluer leur qualité, les transporter vers une usine de traitement et déplacer les articles dans l'installation à chaque étape de fabrication. En fin de compte, ils le voient avec succès à travers le processus d'assurance qualité, puis ressortent à nouveau, où au moins une dernière étape de son voyage les attend. Plus tard, le détaillant ou l'utilisateur final le reçoit.

Que ce produit soit au repos, en transit ou même pas encore assemblé, la vision industrielle permet d'automatiser sa manipulation. Il améliore l'efficacité dans chaque service, comme l'assemblage, et maintient des niveaux de qualité plus élevés et plus cohérents.

Les entreprises ajoutent déjà la vision artificielle à leurs flux de travail dans le monde réel.

Certaines applications sont aussi simples que de placer une ligne sur le sol d'un entrepôt pour qu'un véhicule sans pilote suive en toute sécurité. D'autres outils de vision industrielle sont encore plus sophistiqués, même si même les exemples les plus simples peuvent changer la donne.

Certains des exemples les plus passionnants de vision industrielle dans le monde industriel impliquent des tâches autrefois considérées comme difficiles ou impossibles à sous-traiter à des robots. Comme mentionné, le prélèvement dans les bacs des entrepôts est un processus intrinsèquement risqué en matière d'erreurs. Les erreurs d'exécution coûtent la bonne volonté et les clients.

Étant donné que les dommages au produit, l'emplacement de l'article et de légères variations dans le SKU sont parmi les plus grandes sources d'erreur dans ce domaine, l'apprentissage automatique pour le ramassage des bacs est une solution naturelle.

Il existe déjà près de 100 % de robots de préparation de commandes autonomes disponibles aujourd'hui, qui peuvent naviguer en toute sécurité, inspecter les pièces et les produits dans le bac, faire le bon prélèvement à l'aide d'un bras manipulateur et transporter le prélèvement vers une zone de préparation ou d'emballage.

En fin de compte, cela signifie que les entreprises courent un risque bien moindre d'expédier des marchandises endommagées ou des SKU incorrects qui ressemblent à, mais ne correspondent pas tout à fait, à celui que le client a commandé.

L'automatisation de l'assurance qualité et des inspections est un autre aspect de la vision industrielle et de l'IoT qui gagne très rapidement en popularité.

Dans certains environnements de fabrication modernes, il peut aider les employeurs à automatiser et à améliorer les résultats du processus d'assurance qualité, même sans sacrifier les emplois humains. Au lieu de cela, des postes d'inspection automatisés s'attaquent à ce travail hautement prioritaire pendant que les employés acquièrent des compétences plus exigeantes sur le plan cognitif.

Les cobots atteindront probablement une part de 34 % de toutes les ventes de robotique d'ici 2025. Cela est dû en grande partie aux améliorations de la vision industrielle et à la volonté d'éliminer autant que possible l'inefficacité, l'inexactitude et le gaspillage de l'industrie moderne.

Machine Vision et la quatrième révolution industrielle

Attendez-vous à ce que la vision industrielle continue d'évoluer dans les années à venir et contribue davantage à l'Industrie 4.0, que beaucoup appellent la quatrième révolution industrielle. Les yeux sont déjà formés sur des produits plus récents et moins coûteux, dotés d'un traitement d'image intégré et au niveau de la carte avec des capacités de vision industrielle.

Les capacités de vision industrielle conduiront à une adoption encore plus généralisée de l'IoT et de la vision industrielle et de nouvelles façons pour les entreprises de capitaliser sur l'intelligence numérique.

Crédit image en vedette :Groupe HAHN, CC BY-SA