La nouvelle dimension de la vision industrielle

Les technologies de vision industrielle évoluent rapidement pour répondre aux besoins de l’industrie et parfois même les anticiper.

Auteur : Bruno FORGUE

La vision industrielle désigne essentiellement les systèmes à base d’images utilisés dans les applications industrielles et manufacturières telles que l’identification, l’inspection, le tri et le calibrage. Ces systèmes sont également employés pour le guidage dans les applications robotiques. La technologie basée sur la vision est utilisée depuis plus de quatre décennies maintenant, bien que certains équipements soient encore plus anciens. Keyence, l’un des principaux fournisseurs mondiaux de capteurs, systèmes de mesure, marqueurs laser, microscopes et systèmes de vision industrielle, a commencé à développer des processeurs d’images au début des années 80 pour les capteurs de traitement d’images polyvalents. De même, Automatix (qui fait maintenant partie d’OMRON) avait fait la démonstration d’Autovision II, un système de vision industrielle rudimentaire, en 1983.

De façon globale, trois types de systèmes de vision industrielle ont évolué au fil des ans : les systèmes de vision industrielle 1D ou à balayage linéaire utilisés principalement dans les procédés continus comme les feuilles et les produits laminés (papier, métal, etc.) ; la vision industrielle 2D reposant sur une caméra numérique pour capturer une image d’un objet, couramment utilisée dans les lecteurs de codes-barres, l’orientation des étiquettes, etc. ; et les systèmes de vision industrielle 3D à plusieurs caméras et capteurs de déplacement laser, qui sont généralement utilisés pour l’inspection des surfaces et la mesure des volumes. Ainsi, ce qui a débuté par un système d’identification rudimentaire a été perfectionné jusqu’à être utilisé désormais dans des appareils très sophistiqués, qui font appel à des technologies émergentes comme l’intelligence artificielle et le machine learning.


Quelles sont les dernières avancées dans ce domaine ?
« Le potentiel de l’inspection par vision industrielle s’étend rapidement en raison des avancées de la vision basée sur le deep learning. Des tâches très difficiles, voire impossibles, à réaliser il y a quelques années avec des technologies de vision de pointe à base de règles sont désormais possibles grâce aux techniques de deep learning. Cela pourrait élargir considérablement notre marché et remplacer des millions d’opérateurs humains dans les années à venir », déclare Thierry Lelaure, vice-président des ventes (Europe) chez Cognex. L’entreprise applique la vision industrielle à certaines des applications en ligne les plus difficiles d’acteurs mondiaux de la fabrication discontinue. « Notre technologie permet aux fabricants de réaliser des opérations stratégiques sans entrer en contact avec le produit ni ralentir leurs lignes de production », ajoute M. Lelaure. Parmi les applications de vision industrielle courantes de Cognex, citons le guidage d’un robot pour placer un pare-brise dans une voiture, l’alignement d’un écran sur un smartphone, la lecture de codes alphanumériques et de codes-barres sur des emballages, le calibrage ou la mesure de la largeur d’une plaquette de frein automobile ou encore l’inspection de composants électroniques pour détecter d’éventuels défauts.

OMRON compte parmi les principaux acteurs de la vision industrielle et de la lecture de codes-barres dans le monde. « Pour permettre aux fabricants de contrôler la qualité à 100 %, OMRON s’est efforcé de mettre au point une gamme de solutions agiles, réellement flexibles et adaptables. Nous avons testé des formats compacts pour les espaces restreints, l’imagerie à grande vitesse pour les chaînes de production rapides, des résolutions élevées pour l’inspection détaillée et des plateformes logicielles entièrement intégrables non seulement avec nos contrôleurs et équipements robotiques, mais aussi avec du matériel d’autres fabricants », détaille Sameer Gandhi, directeur général d’OMRON Automation India. M. Gandhi évoque certains des lancements récents et notables d’OMRON : des caméras intelligentes Ethernet industriel aux fonctionnalités étendues, et d’autres intégrant les premiers capteurs d’images haute résolution et de lumière multicolore au monde ; des caméras PoE à capteurs CMOS de pointe ; et les systèmes de vision extrêmement rapides et flexibles avec le nouvel éclairage MDMC pour une détection complète des défauts.


Autre fournisseur international de solutions de vision industrielle exerçant ses activités depuis plus de 35 ans, ISRA Vision propose des composants haute performance, en particulier des caméras haute résolution et des LED à commutation rapide, qui permettent de capturer des structures de l’ordre du nanomètre et du nanopixel, même à des vitesses extrêmement élevées. L’entreprise se spécialise dans le développement de technologies embarquées et d’algorithmes complexes dans des systèmes hautement automatisés, notamment des systèmes de vision robotisés et des technologies d’inspection et de mesure en ligne. Les systèmes ISRA offrent des solutions efficaces allant de l’automatisation des procédés et de l’optimisation des produits à l’efficacité des produits pour diverses industries, notamment l’automobile, les composites, le verre, le métal, le papier, le plastique, les emballages, l’impression, les semi-conducteurs, etc. L’un des principaux segments industriels couverts par ISRA est celui du papier-monnaie, des passeports et d’autres documents sécurisés. L’entreprise fournit des systèmes d’inspection pour le contrôle de la qualité des caractéristiques hautement sécurisées et complexes des billets de banque modernes, par exemple pour distinguer les couleurs des fils de sécurité ou pour l’inspection haute précision des fenêtres de fil.


Facteurs de croissance
Selon le cabinet d’études de marché MarketsandMarkets, le marché mondial de la vision industrielle représente 9,6 milliards de dollars en 2020, et devrait atteindre 13 milliards d’ici 2025. Ses principaux moteurs de développement sont le besoin croissant d’inspections de la qualité et d’automatisation. Quels sont les facteurs qui favoriseront cette croissance au cours des cinq prochaines années ?

« L’amélioration des algorithmes spécifiquement ajustés pour la précision et les gains de performance en termes de temps d’inférence contribueront à accroître l’adoption de la vision industrielle dans un avenir proche. La réduction des coûts est également un facteur essentiel, puisque des caméras polyvalentes équipées d’un logiciel avancé peuvent désormais remplacer de coûteuses installations rassemblant des caméras et des éclairages au calibrage complexe lorsque l’IA est utilisée en vision industrielle », explique Jibin Rajan Varghese, ingénieur senior en charge des
logiciels systèmes chez Nvidia aux États-Unis. Passionné par la vision par ordinateur et l’intelligence artificielle, M. Varghese juge également que l’essor des start-ups dans ce secteur et leur facilité d’accès aux processeurs graphiques (GPU) et au matériel cloud pour leurs charges d’apprentissage intensives en calcul et en données auront un impact positif sur la croissance. « Les GPU de pointe peu coûteux tels que les puces Jetson Nano, Xavier et Orin contribuent à réduire encore le coût de déploiement de solutions complètes, ce qui stimulera la croissance du marché de la vision industrielle. Il faut ajouter à cela les sources de motivation globales de l’industrie vis-à-vis de l’automatisation de la vision, comme l’essor de l’Industrie 4.0 et la limitation des points de contact en raison des problématiques de santé. »

En matière d’éclairage, la technologie primée LumiTrax de Keyence a révolutionné la vision industrielle en associant des caméras à grande vitesse, un éclairage intelligent et un puissant algorithme. L’identification d’une rayure ou d’une bosse sur la surface d’un objet, une tâche toujours difficile dans des conditions d’éclairage variables qui compliquent la lecture des petits caractères, peut désormais être facilement accomplie en capturant plusieurs images d’un objet avec un éclairage provenant de différentes directions. Utilisant des LED de huit couleurs différentes, cette technologie fournit un éclairage polyvalent haute performance, pouvant être utilisé pour un éclairage multispectre, LumiTrax ou monochrome quatre fois plus lumineux que les modèles conventionnels.


Selon Thierry Lelaure, plusieurs tendances globales poussent à l’adoption généralisée de la vision industrielle lors des années à venir. La première est la hausse des salaires, qui augmentent plus vite que la productivité. Il y a également un désir de débit plus rapide et un souci de qualité de plus en plus marqué. Autre aspect : la traçabilité, motivée par l’inquiétude vis-à-vis de la contrefaçon des produits. Par ailleurs, les produits et leurs composants deviennent de plus en plus petits. « La dynamique est similaire dans nos propres produits de vision industrielle : comme toutes les technologies, ils deviennent plus petits, moins chers, plus puissants et plus faciles à utiliser et à intégrer », explique M. Lelaure, en faisant allusion aux facteurs qui stimulent la croissance dans ce segment.

L’intelligence artificielle dans les systèmes de vision
Si le potentiel de l’intelligence artificielle dans la vision industrielle commence à peine à être exploité, tous les principaux acteurs proposent déjà des produits utilisant l’IA. Fondée en 1997, Imaging Development Systems GmbH (IDS) a commencé par fabriquer des cartes d’acquisition analogiques servant à capturer des images haute résolution pour des systèmes de vision haut de gamme, puis est passée à la fabrication de caméras industrielles numériques en 2004. Aujourd’hui, IDS est réputée pour ses caméras (uEye, IDS NXT et Ensenso 3D) et ses suites logicielles, qui sont utilisées dans un large éventail d’applications de vision industrielle dans l’industrie automobile, le conditionnement et l’imprimerie, ainsi que dans la robotique, les technologies médicales, le suivi du trafic, la sécurité, les bornes interactives et la logistique. IDS NXT est une plateforme reposant sur une application de vision avec intelligence artificielle qui offre des possibilités illimitées pour les applications de demain.

Plus récemment, en juillet 2020, OMRON a annoncé la sortie mondiale de son nouveau système de vision de la série FH. Celui-ci intègre selon les dires de l’entreprise la première technologie d’IA du secteur capable d’identifier des défauts sans échantillon d’apprentissage. Reproduisant la sensibilité humaine et les techniques d’inspecteurs qualifiés, cette technologie détecte avec fiabilité des défauts jusque-là difficiles à repérer, automatisant ainsi l’inspection visuelle basée sur la vision humaine.


Avec l’acquisition en 2019 de la société coréenne SUALAB, Cognex a accédé à une propriété intellectuelle, une expertise en ingénierie et une couverture de marché considérables dans le domaine de l’inspection visuelle reposant sur l’IA et le deep learning. « L’acquisition de SUALAB renforce la capacité de Cognex à apporter une réponse inédite à de nombreuses applications d’inspection en usine, dont la complexité imposait jusque-là de faire appel à de nombreux opérateurs humains. De plus, SUALAB étend la présence de Cognex en Asie, le marché le plus important et le plus dynamique du monde en matière de vision reposant sur le deep learning », indique M. Lelaure. L’ajout de l’équipe d’ingénieurs et de la propriété intellectuelle de SUALAB renforce considérablement les capacités de deep learning de Cognex obtenues grâce à l’acquisition de ViDi Systems en 2017. « Nous possédons aujourd’hui la plus grande équipe au monde d’ingénieurs hautement qualifiés en IA et en deep learning spécialisés dans les applications industrielles de vision artificielle. Ces capacités dans un domaine très pointu confèrent à Cognex un avantage considérable sur l’un de ses marchés les plus dynamiques », ajoute M. Lelaure.

Fin 2019, Keyence a lancé la nouvelle série de capteurs de vision IV2 utilisant l’intelligence artificielle, poursuivant ainsi sa tendance à l’innovation technologique associée à une convivialité optimale. Grâce à l’algorithme d’apprentissage de l’intelligence artificielle, les utilisateurs peuvent désormais simplement « enseigner » au système les images de pièces correctes et défectueuses pour obtenir des résultats fiables, sans nécessiter de connaissances en programmation visuelle. L’algorithme d’IA tient compte des variations d’éclairage, des différences de lots de pièces et même des pièces huileuses et sales, ce qui augmente considérablement l’efficacité de l’inspection automatisée.

Comme indiqué précédemment, si la vision industrielle n’a rien de nouveau, l’association de technologies émergentes comme l’intelligence artificielle et le deep learning et de capacités poussées d’analyse des données est en train de la révolutionner à un rythme soutenu.

Vision industrielle et Industrie 4.0
Quelles sont les nouvelles tendances en matière d’applications de vision industrielle dues à l’adoption généralisée de l’Industrie 4.0 ? « Les tendances émergentes incluent le besoin de solutions de vision plus conviviales et d’une tolérance accrue aux conditions d’éclairage variables et à la forme ou à l’orientation des objets. La demande en dévracage dans le secteur de l’e-commerce ne cesse d’augmenter, à l’image d’entreprises comme vicarious.ai ou du concours Amazon Picking Challenge qui favorisent l’adoption d’applications complexes de vision artificielle faisant partie intégrante de l’Industrie 4.0 », déclare M. Varghese.

Pour Sameer Gandhi, l’Industrie 4.0 laisse entrevoir un atelier aux équipements intelligents et intégrés. « Une tendance clé dans ce domaine est l’intégration des systèmes de vision industrielle, qu’il s’agisse de contrôle de la qualité ou de lecture de codes-barres, avec d’autres équipements comme les robots et les automates. Les équipements intégrés de ce type offrent des solutions performantes comme la traçabilité, les robots dotés de vision pour les tâches de manipulation et d’alignement, le dévracage 3D, etc. Pour mettre en œuvre ces solutions, l’intégration est la clé. C’est pourquoi Omron, grâce à son large éventail de produits, est en mesure de fournir des solutions intégrées standard pour répondre aux besoins en IIoT de l’industrie », explique M. Gandhi.

« Les fabricants veulent pouvoir accéder facilement aux données collectées dans l’atelier », estime M. Lelaure. Chaque jour, les systèmes de vision Cognex capturent et analysent plusieurs images numériques de plus de deux milliards de produits pendant leur fabrication. « Nous mettons l’accent sur la connectivité de nos systèmes de vision pour permettre à nos clients d’accéder à ces données en temps réel afin de prendre des décisions plus éclairées, et les aider dans des domaines tels que la maintenance prédictive, la surveillance à distance et la gestion des équipements », ajoute-t-il.

Les systèmes ISRA Vision reposent sur une architecture informatique prête à l’emploi dans l’environnement émergent de l’Industrie 4.0. Le X-GAGE3D, par exemple, est équipé de quatre caméras haute résolution et d’une puissante LED qui scanne rapidement toutes les formes d’objets, même dans des conditions difficiles. Doté d’une capacité de calcul intégrée, d’un protocole de communication WLAN et OPC UA, d’un système de vision robotique ISRA et d’une technologie de mesure et d’inspection en ligne, le X-GAGE3D peut être utilisé immédiatement dans les environnements de production en réseau.

Le choc du Covid-19
La pandémie de Covid-19 qui sévit depuis le début de l’année 2020 a considérablement perturbé l’économie mondiale, paralysant l’activité industrielle dans de nombreux pays. Cela a donné un nouvel élan à l’automatisation et à la robotique, les calculs classiques de retour sur investissement (RSI) ayant été bouleversés. Comment l’impact du Covid-19 est-il susceptible de façonner les tendances en matière de vision industrielle ?

Pour M. Varghese, avec la distanciation sociale et le confinement imposés par le coronavirus, l’industrie s’est surtout concentrée sur la réduction de la main-d’œuvre, en particulier dans les secteurs de la fabrication et de l’entreposage/logistique. « De grandes entreprises telles qu’Amazon et Walmart s’efforcent également de réduire les points de contact humain dans leur division logistique pour éviter d’engager leur responsabilité. Cela a alimenté la demande en automatisation des tâches de tri et d’emballage, qui favorisera l’adoption de la vision artificielle au cours du prochain semestre », explique-t-il.

Ce point de vue est partagé par M. Lelaure. « Les fabricants s’intéressent de plus en plus à la manière dont la robotique et l’automatisation peuvent aider leur entreprise, tant du point de vue de la production que de la main-d’œuvre. La vision industrielle représente un moyen efficace et rentable pour les fabricants d’automatiser des processus tels que l’inspection visuelle et la détection des défauts », estime-t-il. « Avant la pandémie, le commerce électronique était l’un des marchés où la vision industrielle enregistrait la croissance la plus rapide. La demande sur ce marché augmente encore plus rapidement aujourd’hui en raison de la distanciation sociale, car les consommateurs commandent davantage de produits sur Internet pour éviter les achats en personne. En conséquence, les commerçants en ligne se tournent vers la technologie pour les aider à être aussi efficaces que possible dans le cadre de leurs activités de distribution. De nombreuses entreprises examinent également leurs activités de fabrication pour déterminer comment gagner en flexibilité et en agilité concernant l’emballage des produits, afin qu’ils puissent aller directement au consommateur, car elles ne peuvent pas se permettre que leurs produits soient ralentis par la chaîne logistique », explique-t-il.

« Le monde post-Covid influence les attentes et le comportement des consommateurs. Ceux-ci sont plus que jamais conscients et exigeants en matière de qualité et d’hygiène. Dans ces conditions, il est probable que les fabricants seront davantage tenus de contrôler et d’améliorer la qualité, en veillant à ce qu’aucun produit de mauvaise qualité ne soit expédié et à ce que l’ensemble de la chaîne d’approvisionnement et de livraison soit traçable grâce à des solutions avancées. Tout cela n’est possible qu’avec la vision industrielle. C’est la clé pour mettre en place des normes mondiales de qualité, de cohérence et de fiabilité, ainsi que d’hygiène. Cette nécessité de changement impulsée par le Covid est l’occasion pour les fabricants d’investir dans la vision industrielle », analyse M. Gandhi.

En conclusion, on peut constater que les technologies de vision industrielle évoluent rapidement pour répondre aux besoins de l’industrie et parfois même les anticiper. Les systèmes sont de plus en plus rapides afin de s’aligner sur l’évolution de taux de production en constante augmentation, et deviennent également abordables. Ils sont également plus intuitifs et conviviaux, avec des options plug and play. Grâce aux technologies émergentes, la vision industrielle gagne également en intelligence pour répondre à des calendriers de production flexibles et à d’autres variations de processus. L’œil humain a du souci à se faire.

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