Le prélèvement en mouvement dans le monde IIoT

Selon le Market Research Engine, le marché de l'Internet industriel des objets (IIoT) va croître à un taux de croissance annuel composé de plus de 8 % au cours des cinq prochaines années.

En tant que tel, l'IIoT peut être considéré comme la prochaine frontière qui apporte un nouveau niveau de productivité et d'efficacité aux usines du monde entier. C'est un élément clé de la fabrication intelligente et une nécessité pour toutes les entreprises qui recherchent un avantage concurrentiel.

Bien sûr, l'IIoT n'existe pas en soi - il dépend de l'interaction des technologies les plus avancées, notamment la robotique, l'intelligence artificielle (IA), la vision artificielle, les systèmes de cloud computing, les systèmes d'analyse de données, etc. Cet article se concentrera sur l'importance de la vision artificielle et les dernières avancées dans le domaine qui façonnent l'IIoT et définissent les applications qui peuvent être automatisées dans son contexte.

Déballons cela étape par étape en expliquant d'abord ce qu'est réellement l'Internet industriel des objets.

Qu'est-ce que l'Internet industriel des objets, ou IIoT ?

L'Internet industriel des objets est un réseau d'appareils intelligents connectés et d'analyse de données en temps réel - et l'utilisation de ces technologies - dans les applications industrielles des industries manufacturières. Il représente la forme d'automatisation la plus avancée pour permettre une production transparente et une optimisation continue grâce à la maintenance prédictive et à la surveillance à distance. Les technologies IIoT permettent de prendre des décisions commerciales rapides et précises, d'augmenter la productivité et l'efficacité, d'optimiser la qualité des produits, d'améliorer la sécurité des travailleurs, de gagner du temps et de réduire les coûts en minimisant le gaspillage de ressources.

L'IIoT est un élément clé d'une usine intelligente et, à ce titre, il est étroitement lié à la 4e révolution industrielle, ou industrie 4.0.

Maintenant, quel est le rôle de la vision artificielle dans l'IIoT ?

Vision industrielle dans l'IIoT

Le marché de la vision industrielle industrielle se développe à un rythme record. Les progrès de la vision industrielle sont parmi les principaux moteurs des applications industrielles avancées et de l'automatisation des usines ; l'imagerie 3D, en particulier, revêt une importance primordiale dans ce créneau.

L'adoption croissante des technologies de vision industrielle 3D dans les applications IIoT est motivée par leur accessibilité croissante, l'amélioration des capacités tant du côté logiciel que matériel, et une gamme croissante d'applications. Il s'agit notamment du guidage de robots, de la manipulation et du tri d'objets, de l'inspection et du contrôle qualité des produits, du contrôle des processus en temps réel et de nombreuses autres applications.

Jusqu'à récemment, la vision industrielle 3D limitait les domaines d'application ci-dessus aux scènes statiques. Cela signifiait ce qui suit :

Les objets se déplaçant sur un porteur devaient être arrêtés pour être scannés et manipulés par un robot. De même, un robot guidé par vision 3D attaché à son bras devait s'arrêter de bouger à chaque acquisition de scan. Cela a une raison simple.

Les technologies de détection 3D conventionnelles pour la numérisation de grandes zones de travail ne sont pas capables de numériser des objets en mouvement en haute qualité.

Jusqu'à récemment, les technologies les plus populaires proposées sur le marché pour la numérisation d'objets en mouvement étaient les temps de vol ou les systèmes stéréo actifs . Leur principal avantage estla vitesse et la longue portée de numérisation . Mais ils ont une limitation majeure : leur résolution est souvent VGA (Tableau graphique vidéo =une norme de résolution pour l'affichage des graphiques sur les moniteurs) et leur précision ne peut atteindre que quelques millimètres. De plus, ils ne peuvent pas fournir de beaux détails sur les bords et l'ensemble de l'image 3D a un bruit assez élevé.

Par conséquent, si vous avez besoin de capteurs de lumière structurés de haute qualité peut être le bon choix. Ils peuvent numériser toutes sortes de matériaux et de surfaces dans diverses conditions de travail, fournissant des données robustes et une grande précision . Cependant, ils ont également une limitation fondamentale :ils ne peuvent être utilisés que si la scène est parfaitement statique, car ils ne sont pas capables de scanner des objets en mouvement ou vibrants. En effet, un système d'éclairage structuré projette une séquence de motifs lumineux sur une scène et si l'objet numérisé se déplace, le motif projeté est brisé. Le résultat est un bruit élevé, des artefacts volants ou même un nuage de points incomplet.

Alors, comment obtenir à la fois une numérisation 3D de haute qualité et rapide ?

La nouvelle technologie révolutionnaire de Photoneo combine la vitesse des systèmes stéréo ToF/actifs et la qualité des systèmes d'éclairage structuré - comme le seul sur le marché. Il s'appelle Parallel Structured Light et fournit un nuage de points haute résolution avec 900 000 points 3D, une précision submillimétrique, un faible bruit, des contours détaillés, une grande robustesse, l'exhaustivité du scan sur divers matériaux et une haute qualité sur les bords. Et la chose la plus importante est - tout cela peut se produire en mouvement.

Cela transforme les applications IIoT de fond en comble.

Étendre la gamme d'applications IIoT avec mouvement

La lumière structurée parallèle, qui est implémentée dans la caméra Photoneo 3D MotionCam-3D, transforme l'automatisation en permettant des applications entièrement nouvelles et en raccourcissant les temps de cycle et la latence dans celles existantes.

Dans la robotique œil-main, le robot n'a plus besoin de s'arrêter pour effectuer un scan, puis effectuer l'action requise car la technologie fournit un flux continu de données 3D de haute qualité, même lors de mouvements ou de vibrations aléatoires.

La lumière structurée parallèle peut également accélérer les applications 3D conventionnelles telles que la manipulation d'objets dans l'espace 3D ou l'évaluation de leur qualité pendant le processus de fabrication. Un exemple d'une telle application est la reconnaissance et la sélection d'objets placés sur un support mobile et leur tri ultérieur selon certains critères - tels que OK ou NOT OK.

Outre les processus de fabrication, la technologie étend également le potentiel de l'IIoT à des secteurs tels que la logistique, le commerce électronique et autres. Il peut être utilisé pour l'identification des colis passant sur un tapis roulant ou un convoyeur aérien et faisant naviguer un robot pour les prélever, les trier et les déposer dans le bon conteneur ou autre emplacement. En combinant la lumière structurée parallèle avec l'intelligence artificielle (IA), son potentiel et sa gamme d'applications s'étendent encore plus loin.

La vision industrielle 3D est un élément clé de l'IoT industriel et tandis que ses progrès façonnent l'ensemble du monde de l'IIoT, l'IIoT, à son tour, façonne les tendances de la vision industrielle 3D. Alors que l'IIoT devient une norme dans les usines modernes, nous pouvons nous attendre à une croissance rapide des systèmes de vision industrielle connectés, de l'IA et d'autres éléments essentiels. Ce réseau connecté permettra d'analyser, de comprendre et d'optimiser les processus de fabrication et de logistique dans n'importe quel contexte industriel.