Choisir le bon système de vision 3D pour vos besoins d'automatisation industrielle

Paramètres de base à examiner

La vision industrielle est l'une des forces motrices de l'automatisation. Longtemps, elle a été principalement propulsée par les améliorations en détection d'image 2D et pour certaines applications, les méthodes 2D restent un choix optimal. 

Cependant, la majorité des défis que la vision industrielle rencontre aujourd'hui ont un caractère 3D. Par conséquent, cet article examine les méthodes qui alimentent les systèmes de vision 3D, permettant la capture d'une surface 3D. 

Bien que le marché offre une large gamme de solutions de capteurs 3D, il faut comprendre les différences entre elles et leur adéquation pour des applications spécifiques. Il est important de réaliser qu'il est en fin de compte impossible de développer une solution optimale qui satisferait tous les besoins.

Cet article se concentre sur les paramètres les plus importants des systèmes de vision 3D à considérer lors de la sélection d'une solution pour une application spécifique, et quels sont les compromis quand certains paramètres sont plutôt élevés. Chaque paramètre est divisé en 5 niveaux pour une meilleure comparaison des technologies individuelles et des possibilités qu'elles offrent. 

Notre prochain article examinera en détail les technologies de détection 3D et discutera leurs avantages et limitations par rapport aux paramètres de numérisation.

Les technologies alimentant les systèmes de vision 3D peuvent être divisées en les catégories suivantes :

A. Temps de vol

• Balayage de zone
• LiDAR

B. Méthodes basées sur la triangulation

• Triangulation laser (ou profilométrie)
• Photogrammétrie 
• Vision stéréo (passive et active) 
• Lumière structurée (une image, images multiples)
• La nouvelle technologie « lumière structurée parallèle » 

Paramètres

Volume de numérisation 

Un volume de fonctionnement typique d'un système utilisé en métrologie est d'environ 100 mm x 100 mm x 20 mm, tandis que l'exigence standard pour les solutions de bin picking est d'environ 1 m³. Cela peut ressembler à un simple changement de paramètres, cependant, différentes technologies peuvent exceller à différents volumes de fonctionnement.

Alors que l'augmentation de la gamme dans les directions XY est plus liée au champ de vision (FOV) d'un système et peut être étendue en utilisant un objectif plus large, une extension dans la direction Z apporte le problème de garder un objet au point. C'est ce qu'on appelle la profondeur de champ. Plus la profondeur de champ doit être grande, plus l'ouverture de la caméra (ou du projecteur) doit être petite. Cela limite fortement le nombre de photons atteignant le capteur et limite ainsi l'utilisation de certaines technologies pour une gamme de profondeur plus élevée.

Nous pouvons définir cinq catégories basées sur la gamme de profondeur de champ​ :

1. Très petite : jusqu'à 50 mm

2. Petite : jusqu'à 500 mm

3. Moyenne : jusqu'à 1500 mm

4. Grande : jusqu'à 4 m

5. Très grande : jusqu'à 100 m

Bien que la gamme de profondeur d'une caméra puisse être étendue en réduisant l'ouverture, cela limitera la quantité de lumière capturée (tant de la source lumineuse dans un système actif que de l'éclairage ambiant). Un problème plus complexe est d'étendre la gamme de profondeur d'un système de projection actif, où réduire l'ouverture limitera seulement le signal mais pas l'éclairage ambiant. Ici, les systèmes de projection laser (tels que ceux des capteurs 3D de Photoneo) excellent car ils parviennent à atteindre de grands volumes pratiques pour les applications robotiques. 

Temps d'acquisition & traitement des données

L'une des ressources les plus précieuses en numérisation 3D est la lumière. Obtenir autant de photons d'une source lumineuse correcte dans les pixels est essentiel pour un bon rapport signal/bruit de la mesure. Cela peut être un défi pour une application avec un temps d'acquisition limité. 

Un autre facteur important affectant le temps est la capacité d'une technologie à capturer des objets en mouvement sans s'arrêter (objets sur un tapis roulant, capteurs attachés à un robot en mouvement, etc.). En considérant les scènes dynamiques, seules les approches « en une prise » sont applicables (notées 5 dans notre paramètre temps d'acquisition). C'est parce que les autres approches nécessitent plusieurs images pour capturer une surface 3D, donc si l'objet scanné bouge ou le capteur est en mouvement, le résultat serait déformé.

Un autre aspect lié au temps de cycle est si une application est réactive et nécessite un résultat instantané (ex: robotique intelligente, tri, etc.) ou s'il suffit de livrer le résultat plus tard (ex: métrologie hors ligne, reconstruction de plan d'usine, numérisation de scène de crime, etc.).

En général, plus le temps d'acquisition est long, plus la qualité est haute, et vice versa. Si un client exige un temps court et une haute qualité, la méthode « lumière structurée parallèle » est la solution optimale.  

Temps d'acquisition​ :

1. Très élevé : minutes et plus

2. Élevé : ~5s

3. Moyen : ~2s

4. Court : ~500 ms

5. Très court : ~50 ms

Temps de traitement​ :

1. Très élevé : heures et plus

2. Élevé : ~5s

3. Moyen : ~2s

4. Court : ~500 ms

5. Très court : ~50 ms

Résolution

La résolution est la capacité d'un système à reconnaître les détails. Une haute résolution est nécessaire pour les applications où il y a de petites caractéristiques 3D dans un grand volume de fonctionnement. 

Le plus grand défi pour augmenter la résolution dans tous les systèmes à base de caméra est la diminution de la quantité de lumière atteignant les pixels individuels. Imaginez une application de tri de pommes sur un tapis roulant. Initialement, seule la taille d'une pomme est le paramètre de tri. Cependant, le client peut aussi avoir besoin de vérifier la présence d'un pédoncule. L'analyse de données montrerait qu'il faut étendre la résolution d'échantillonnage de l'objet de deux fois pour obtenir les données nécessaires.

Pour doubler la résolution d'échantillonnage de l'objet, la résolution du capteur d'image doit augmenter d'un facteur quatre. Cela limite la quantité de lumière par un facteur quatre (le même flux lumineux est divisé en quatre pixels). Mais la partie délicate est qu'il faut assurer la profondeur de champ du système original. Pour cela, il faut réduire l'ouverture, ce qui limitera la lumière par un autre facteur quatre. Cela signifie que pour capturer les objets avec la même qualité, il faut soit les exposer seize fois plus longtemps, soit avoir des sources lumineuses seize fois plus puissantes. Cela limite fortement la résolution maximale possible des systèmes temps réel.

En règle générale, utilisez la résolution minimale requise pour pouvoir capturer les objets scannés rapidement. Vous gagnerez aussi du temps grâce au temps de traitement plus court. Comme alternative, certains appareils (ex: scanner 3D PhoXi de Photoneo) ont la capacité de basculer entre résolution moyenne et haute​ pour s'adapter aux besoins d'une application.

5 catégories selon la moyenne de points 3D par mesure, ou Résolution XY​ :

1. Très petite : ~100k points

2. Petite : ~300k points (VGA)

3. Moyenne : ~1M points

4. Haute : ~4M points

5. Étendue : ~100M points

Précision & exactitude

La précision est la capacité d'un système à récupérer l'information de profondeur. Alors que certaines technologies sont évolutives pour obtenir une mesure précise (comme la plupart des systèmes de triangulation), d'autres ne le sont pas à cause de limitations physiques (comme les systèmes temps de vol). 

Nous appelons cela la résolution de profondeur​ :

1. Très petite : >10 cm

2. Petite : ~2 cm

3. Moyenne : ~2 mm

4. Haute : ~250 µm

5. Très haute : ~50 µm

Robustesse

La robustesse fait référence à la capacité d'un système à fournir des données de haute qualité dans diverses conditions d'éclairage. Par exemple, certains systèmes reposent sur la lumière externe (comme la lumière du soleil ou l'éclairage intérieur) ou ne peuvent fonctionner que dans des niveaux limités de lumière ambiante (lumière qui ne fait pas partie du fonctionnement du système). La lumière ambiante augmente les valeurs d'intensité rapportées par les capteurs internes et augmente le bruit de mesure. 

Beaucoup d'approches essaient d'atteindre un niveau de résistance plus élevé en utilisant les mathématiques (comme la soustraction du niveau noir) mais ces techniques sont plutôt limitées. Le problème réside dans un bruit spécifique, appelé « bruit de tir », ou « bruit quantique ». Cela signifie que si dix mille photons en moyenne atteignent un pixel, la racine carrée de ce nombre — cent — est l'écart-type d'incertitude. 

Le problème réside dans le niveau d'illumination ambiante. Si le « bruit de tir » causé par l'illumination ambiante dépasse les niveaux de signal de l'illumination active du système, la qualité apparente des données chute. En d'autres termes, l'illumination ambiante apporte un bruit inutile qui peut éventuellement submerger le signal utile et ainsi perturber la qualité finale des données 3D.

Définissons les conditions externes où un dispositif peut fonctionner :

1. Intérieur, pièce sombre

2. Intérieur, volume de fonctionnement blindé

3. Intérieur, forts halogènes et fenêtres en verre dépoli

4. Extérieur, lumière indirecte du soleil

5. Extérieur, lumière directe du soleil

En parlant de la robustesse du scan de différents matériaux​, le facteur décisif est la capacité à travailler avec les inter-réflexions :

1. Matériaux diffus, bien texturés (roches, …)

2. Matériaux diffus (mur blanc)

3. Matériaux semi-brillants (aluminium anodisé)

4. Matériaux brillants (acier poli)

5. Surfaces miroirs (chrome)

Design & connectivité

Plusieurs facteurs influencent la robustesse physique des systèmes de vision 3D et assurent leur haute performance même dans des environnements industriels difficiles. Ceux-ci incluent le calibrage thermique, les options d'alimentation comme PoE (Power over Ethernet) & 24 V, et un indice IP adéquat, les scanners 3D de grade industriel devant viser un minimum d'IP65.

D'autres facteurs sont le poids et la taille d'un dispositif, qui limitent son utilisation dans certaines applications. Avoir une solution légère et compacte, pourtant puissante, permettra aux clients de la monter praticamente partout. C'est la raison pour laquelle le scanner 3D PhoXi présente un corps en fibre de carbone​. Aux côtés de la stabilité thermique, il offre un poids léger même pour les systèmes à grande base.

1. Très lourd : >20 kg

2. Lourd : ~ 10 kg

3. Moyen : ~ 3 kg

4. Léger : ~ 1 kg

5. Très léger : ~ 300 g

Ratio prix/performance

Le prix d'un système de vision 3D est un autre paramètre important. Une application doit apporter de la valeur au client. Elle peut soit résoudre un problème critique (éventuellement gros budget) soit rendre un processus plus économique (sensible au budget). 

Certains aspects de prix sont liés à des technologies particulières, d'autres sont définis par le volume de production ou les services et support fournis. Ces dernières années, le marché grand public a apporté des technologies de détection 3D bon marché en utilisant la production de masse. D'un autre côté, de telles technologies viennent avec des inconvénients comme l'absence de possibilité de personnalisation et mises à jour, robustesse, disponibilité de la gamme de produits, et support limité.

Technologies de vision 3D selon leur prix​ :

1. Très élevé : ~100k EUR

2. Élevé : ~25k EUR

3. Moyen : ~10k EUR

4. Bas : ~1000 EUR

5. Très bas : ~200 EUR

Maintenant vous connaissez les paramètres de base des systèmes de vision 3D et le rôle que chacun joue dans des applications spécifiques et pour différents buts. 

Notre prochain article expliquera comment les technologies individuelles de détection 3D performent par rapport à ces paramètres, quelles sont les différences de base entre elles, et quelles sont leurs limitations ainsi que leurs avantages.