Qu'est-ce que la vision artificielle et comment peut-elle aider ?

Comprendre le fonctionnement de la vision industrielle peut vous aider à déterminer si la vision industrielle résout des problèmes d'application spécifiques dans la fabrication ou la transformation.

Souvent, les gens ne comprennent pas ce que la vision artificielle (informatique, artificielle) peut et ne peut pas faire pour une chaîne de production ou un processus. Comprendre comment cela fonctionne peut aider les gens à décider si cela résoudra les problèmes d'une application. Alors, qu'est-ce que la vision par ordinateur et comment fonctionne-t-elle réellement ?

La vision artificielle est une technologie moderne qui comprend des outils d'acquisition, de traitement et d'analyse d'images du monde physique afin de créer des informations pouvant être interprétées et utilisées par une machine utilisant des processus numériques.

L'utilisation de la vision artificielle dans l'industrie

La vision par ordinateur fait référence à l'utilisation d'une ou plusieurs caméras pour inspecter et analyser automatiquement des objets, le plus souvent dans un environnement industriel ou de fabrication. Les données résultantes peuvent ensuite être utilisées pour contrôler les processus ou les activités de production.

Cette technologie automatise un large éventail de tâches en donnant aux machines les informations dont elles ont besoin pour prendre les bonnes décisions pour chaque tâche.

L'utilisation de la vision artificielle dans l'industrie permet l'automatisation des processus de production, conduisant à de meilleurs résultats de production grâce à l'utilisation d'un contrôle qualité et à une plus grande flexibilité à chaque étape.

Actuellement, l'utilisation de la vision artificielle industrielle a considérablement amélioré les processus de production. Cela a permis d'obtenir des produits de meilleure qualité à moindre coût et dans presque tous les domaines de l'industrie, de l'automobile et de l'alimentation à l'électronique et à la logistique.

Une utilisation typique serait une chaîne de montage où la caméra est déclenchée après qu'une opération soit effectuée sur une pièce qui prend et traite une image. La caméra peut être programmée pour vérifier la position d'un objet particulier, sa couleur, sa taille ou sa forme, et la présence de l'objet.

La vision artificielle peut également rechercher et décoder des codes-barres matriciels 2D standard ou même lire des caractères imprimés. Après avoir vérifié le produit, un signal est généralement généré qui détermine ce qu'il faut faire ensuite avec le produit. La pièce peut être déposée dans un conteneur, acheminée vers un convoyeur secondaire ou transmise à d'autres opérations d'assemblage, et les résultats de l'inspection sont suivis dans le système.

Dans tous les cas, les systèmes de vision par ordinateur peuvent fournir beaucoup plus d'informations sur un objet que capteurs de position simples.

La vision par ordinateur est couramment utilisée, par exemple, pour :

• AQ,
• contrôle d'un robot (machine),
• test et étalonnage,
• contrôle de processus en temps réel,
• collecte de données,
• surveillance des machines,
• trier et compter.

De nombreux fabricants utilisent la vision par ordinateur automatisée au lieu du personnel d'inspection, car elle est mieux adaptée aux inspections répétitives. Il est plus rapide, plus objectif et fonctionne 24 heures sur 24.

Les systèmes de vision par ordinateur peuvent inspecter des centaines ou des milliers de pièces par minute et fournir des résultats d'inspection plus cohérents et plus fiables que les humains En réduisant les défauts, en augmentant les revenus, en facilitant la conformité et en suivant les pièces avec la vision par ordinateur, les fabricants peuvent économiser de l'argent et augmenter leur rentabilité.

Comment fonctionne la vision industrielle

Une cellule photoélectrique discrète est l'un des capteurs les plus simples dans le domaine de l'automatisation industrielle. La raison pour laquelle nous l'appelons "discret" ou numérique est qu'il n'a que deux états : activé ou désactivé.

Le principe de fonctionnement d'une cellule photoélectrique discrète (capteur optique) est de transmettre un faisceau lumineux et de déterminer si la lumière est réfléchie par un objet. S'il n'y a pas d'objet, la lumière n'est pas réfléchie dans le récepteur de la photocellule. Un signal électrique, généralement 24 V, est connecté au récepteur.

Si l'objet est présent, le signal est activé et peut être utilisé dans le système de contrôle pour effectuer une action. Lorsque l'objet est supprimé, le signal est à nouveau désactivé.

Un tel capteur peut également être analogique. Au lieu de deux états, c'est-à-dire éteint et allumé, il peut renvoyer une valeur indiquant la quantité de lumière renvoyée à son récepteur. Il peut renvoyer 256 valeurs, de 0 (signifiant pas de lumière) à 255 (signifiant beaucoup de lumière).

Imaginez des milliers de minuscules photocellules analogiques disposées dans un réseau carré ou rectangulaire visant un objet.Cela créera une image en noir et blanc de l'objet en fonction de la réflectivité de l'emplacement vers lequel le capteur pointe. Les points de balayage individuels de ces images sont appelés "pixels".

Bien sûr, des milliers de minuscules capteurs photoélectriques ne sont pas utilisés pour créer l'image. Au lieu de cela, l'objectif focalise l'image sur un réseau semi-conducteur de détecteurs de lumière.

Cette matrice utilise des réseaux de dispositifs semi-conducteurs sensibles à la lumière tels que CCD (Charge Coupled Device) ou CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor). Les capteurs individuels de cette matrice sont des pixels.

Les quatre composants principaux d'un système de vision par ordinateur

Les quatre composants principaux d'un système de vision par ordinateur sont :

• lentilles et éclairage;
• capteur d'image ou caméra ;
• processeur;
• un moyen de transférer les résultats, que ce soit via une connexion d'entrée/sortie (E/S) physique ou une autre méthode de communication.

La vision par ordinateur peut utiliser la numérisation de pixels couleur et utilise souvent un éventail de pixels beaucoup plus large. Des outils logiciels sont appliqués aux images capturées pour déterminer la taille, le positionnement des bords, le mouvement et la position relative des éléments les uns par rapport aux autres.

Les lentilles capturent l'image et la transmettent au capteur sous forme de lumière. Pour optimiser le système de vision par ordinateur, la caméra doit être associée à des objectifs appropriés.

Bien qu'il existe de nombreux types d'objectifs, les objectifs à distance focale fixe sont couramment utilisés dans les applications de vision par ordinateur. Trois facteurs sont importants lors du choix : le champ de vision, la distance de travail, la taille du capteur de la caméra.

L'éclairage peut être appliqué à une image de différentes manières. La direction d'où provient la lumière, sa luminosité et sa couleur ou sa longueur d'onde par rapport à la couleur de la cible sont des facteurs très importants à prendre en compte lors de la conception d'un environnement de vision par ordinateur.

Bien que l'éclairage soit un élément important pour obtenir une bonne image, deux autres facteurs affectent la quantité de lumière reçue par une image. L'objectif comprend un réglage appelé l'ouverture, qui s'ouvre ou se ferme pour permettre à plus ou moins de lumière d'entrer dans l'objectif.

Combiné avec le temps d'exposition, cela détermine la quantité de lumière frappant le réseau de pixels avant que tout éclairage ne soit appliqué. La vitesse d'obturation ou le temps d'exposition détermine la durée de projection de l'image sur la matrice de pixels.

En vision par ordinateur, l'obturateur est contrôlé électroniquement, généralement avec une précision de l'ordre de la milliseconde. Une fois l'image capturée, les outils logiciels sont appliqués. Certains sont utilisés avant l'analyse (pré-traitement), d'autres sont utilisés pour déterminer les propriétés de l'objet étudié.

Pendant le prétraitement, vous pouvez appliquer des effets à une image pour accentuer les bords, augmenter le contraste ou combler les lacunes. Le but de ces tâches est d'améliorer les capacités d'autres outils logiciels.

La vision artificielle est une technologie qui imite la vision humaine et permet de recevoir, traiter et interpréter les images obtenues lors des processus de production.Les machines de vision artificielle analysent et décodent les informations reçues au cours des processus de production pour prendre des décisions et agir de la manière la plus pratique grâce à un processus automatisé. Le traitement de ces images est effectué à l'aide du logiciel associé à la machine, et sur la base des données obtenues, il est possible de poursuivre les processus et d'identifier d'éventuelles erreurs sur les chaînes de montage.

Le but de la vision par ordinateur

Voici quelques outils courants que vous pouvez utiliser pour obtenir des informations sur votre cible :

• Nombre de pixels : affiche le nombre de pixels clairs ou sombres dans l'objet.
• Détection des bords : trouvez le bord d'un objet.
• Mesure (métrologie) : mesure des dimensions d'un objet (par exemple en millimètres).
• Reconnaissance de formes ou correspondance de formes : recherchez, associez ou comptez des formes spécifiques. Cela peut inclure la détection d'un objet qui peut être pivoté, partiellement caché par un autre objet ou avoir d'autres objets.
• Reconnaissance optique de caractères (OCR) : lecture automatique de textes tels que les numéros de série.
• Lecture de codes-barres, Data Matrix et codes-barres 2D : collectez les données contenues dans diverses normes de codes-barres.
• Détection de points : recherche dans l'image des patchs de pixels interconnectés (tels qu'un trou noir dans un objet gris) comme point de référence pour l'image.
• Analyse des couleurs : identifiez les pièces, les produits et les objets par couleur, évaluez la qualité et mettez en évidence les éléments par couleur.

Le but de l'obtention de données d'inspection est souvent de les utiliser pour les comparer aux valeurs cibles afin de déterminer la réussite/l'échec ou la poursuite/la non-procédure.

Par exemple, lors de la lecture d'un code ou d'un code-barres, la valeur résultante est comparée à la valeur cible enregistrée. En cas de mesure, la valeur mesurée est comparée aux valeurs et tolérances correctes.

Lors de la vérification d'un code alphanumérique, la valeur du texte OCR est comparée à la valeur correcte ou cible. Pour vérifier les défauts de surface, la taille du défaut peut être comparée à la taille maximale autorisée par les normes de qualité.

Contrôle de qualité

La vision industrielle a un énorme potentiel dans l'industrie. Ces systèmes de vision artificielle ont été utilisés en robotique, nous permettent d'offrir une solution automatique pour différentes étapes de production, comme le contrôle qualité ou la détection de produits défectueux.

Le contrôle de la qualité est un ensemble de méthodes et d'outils qui nous permettront d'identifier les erreurs dans le processus de production, ainsi que de prendre les mesures appropriées pour les éliminer. Cela permet un contrôle beaucoup plus complet du produit final, garantissant que lorsqu'il parviendra au consommateur, il répondra à des normes de qualité spécifiques et établies.

De cette manière, les produits qui ne répondent pas aux exigences minimales de qualité sont exclus du processus, éliminant ainsi les éventuelles perturbations du processus de production, grâce à des inspections et des tests aléatoires en continu.

L'utilisation du contrôle qualité en production présente de nombreux avantages :

• Augmentation de la productivité;
• Réduction des pertes matérielles ;
• Baisse des prix;
• La meilleure qualité du produit final.

Communication en vision par ordinateur

Une fois reçues par le processeur et le logiciel, ces informations peuvent être transmises au système de contrôle via une variété de protocoles de communication standard de l'industrie.

Les principaux systèmes de vision par ordinateur prennent souvent en charge EtherNet/IP, Profinet et Modbus TCP. Les protocoles série RS232 et RS485 sont également courants.

Les E/S numériques sont souvent intégrées aux systèmes d'actionnement et simplifient la communication des résultats. Des normes de communication en vision par ordinateur sont également disponibles.

Conclusion

Les systèmes de vision artificielle ont une grande variété d'applications et peuvent être adaptés à différentes industries et aux différents besoins de chaque ligne de production. Aujourd'hui, toute entreprise qui fabrique des produits selon une certaine norme peut tirer parti de la vision par ordinateur dans le cadre de son processus de fabrication.

Comprendre les principes physiques et les capacités des systèmes de vision artificielle peut être utile pour déterminer si une telle technologie est adaptée à un processus de fabrication dans un cas particulier. En général, tout ce que l'œil humain peut voir, la caméra peut le voir (parfois plus, parfois moins), mais le décodage et la transmission de ces informations peuvent être assez complexes.