Le rôle de la vision industrielle dans la fabrication

La vision industrielle joue déjà un rôle prépondérant dans le secteur de la fabrication, notamment en offrant des capacités d'inspection automatisée dans le cadre des procédures de contrôle qualité. Le monde de l'automatisation devient néanmoins de plus en plus complexe. L'Industrie 4.0, l'Internet des objets (IoT), le cloud computing, l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et bien d'autres technologies encore placent les utilisateurs et développeurs de systèmes de vision face à des défis majeurs dans le choix du système le plus adapté à leur application respective.

Une technologie innovante

Grâce à des développements rapides dans de nombreux domaines, comme les techniques de vision industrielle, les capteurs CMOS, la vision industrielle embarquée, l'apprentissage automatique et profond, les interfaces robotiques, les normes de transmission de données et les capacités de vision industrielle, la technologie de vision industrielle présente des avantages à différents niveaux pour le secteur de la fabrication.

Les nouvelles techniques de vision industrielle créent de nouvelles possibilités d'application. La vision hyperspectrale permet notamment d'obtenir des informations sur la composition chimique des matériaux traités. L'imagerie informatique permet de combiner une série d'images de différentes façons pour faire ressortir des détails impossibles à voir avec les techniques de vision industrielle classiques.

Les caméras de polarisation peuvent afficher les contraintes dans les matériaux. D'autres développements dans la technologie de vision industrielle permettent d'améliorer les performances, l'intégration et l'automatisation dans l'industrie de la fabrication. Le degré d'intégration peut aller de l'assistance à l'assemblage manuel jusqu'à l'intégration complète dans les équipements OEM, en passant par les exigences élevées de l’Industrie 4.0.

Assemblage manuel assisté

Dans les usines, de nombreux produits sont encore assemblés manuellement. Pour éviter les erreurs dans ces opérations délicates, il est aujourd’hui possible d'utiliser une caméra qui assite l’homme dans son travail. L'opérateur suit un ensemble d'instructions d’assemblage intégrées à la caméra et affichées sur un écran.

Après chaque action, le système compare le résultat à l'image correcte qu’il a en mémoire : il s’assure que le montage est correcte et complet, et envoie un signal à l'opérateur pour qu’il passe à l'étape suivante. Si l’assemblage est incomplet ou incorrect, le système le signale à l'opérateur qui peut corriger l’erreur. Chaque étape peut aussi être enregistrée : les données sont alors utilisées pour l'analyse et la traçabilité des travaux d'assemblage.

La vision ajoutée à la ligne de production

Le contrôle par vision industrielle sur une ligne de fabrication ou chaîne de conditionnement est une pratique bien établie. Il existe différents types de systèmes : la gamme de produits va des caméras intelligentes autonomes qui exécutent une tâche d'inspection et transmettent un résultat positif/négatif au système de contrôle, aux systèmes sur PC qui peuvent être dotés de plusieurs caméras et/ou plusieurs postes d'inspection.

Il est possible d'adapter les systèmes de vision industrielle aux lignes existantes ou de les intégrer dans de nouvelles. Le contrôle par vision industrielle peut également être associé à des méthodes statistiques de contrôle des processus. Ils servent à vérifier les mesures critiques, mais aussi à analyser les tendances de ces mesures.

Des interventions peuvent ainsi être menées pour ajuster le processus avant qu'un produit hors tolérance ne soit fabriqué. Il s'agit probablement du produit innovant le plus proche des exigences de l'Industrie 4.0.

Robots guidés par vision industrielle

Les robots industriels font déjà l'objet d'une utilisation intensive et, avec la naissance des robots collaboratifs et les développements rapides de la vision industrielle 3D, ils sont davantage exploités, en particulier pour les robots guidés par vision industrielle. La vision industrielle identifie l'emplacement précis de l'objet et transmet ces coordonnées au robot.

Les progrès considérables accomplis dans les interfaces vision/robot facilitent considérablement ce processus. La vision robotique 3D convient particulièrement aux applications de prise et dépose.

Vision embarquée

Les petites cartes de traitement embarquées, généralement basées sur l'architecture ARM, offrent de multiples possibilités pour le développement de la vision industrielle intégrée dans d'autres équipements et processus de fabrication. De nombreuses bibliothèques et boîtes à outils de vision industrielle sont désormais compatibles avec ces plates-formes, ce qui permet de proposer une gamme plus large de solutions de vision dans ce format.

La combinaison de ces capacités de traitement avec des caméras à faible coût, comme les caméras-carte, permet d'intégrer des systèmes de vision industrielle dans de nombreux produits et processus à des coûts relativement bas.

Apprentissage automatique et profond

Il a souvent été question de l'apprentissage profond en vision industrielle ; celui-ci fait appel aux réseaux neuronaux convolutifs (CNN) pour exécuter des tâches de classification en identifiant des caractéristiques tirées d'images d'apprentissage. La difficulté demeure toutefois dans le fait que le nombre d'images d’apprentissage disponibles dans les applications industrielles est limité alors que les outils, le temps d’apprentissage et les ressources du processeur restent importants.

D'autres approches d'apprentissage automatique commencent à prendre de l’importance. Il s’agit de solutions alternatives moins coûteuses et plus simples à mettre en œuvre que l'apprentissage profond pour les applications industrielles. Il est possible que des solutions verticales performantes et flexibles puissent être utilisées sur des systèmes embarqués peu coûteux, ce qui rendra ceux-ci extrêmement rentables.

En route pour l'Industrie 4.0

Le fondement de l'usine intelligente consiste à optimiser les processus grâce aux analyses de mégadonnées basées sur les réactions de nombreux types de capteurs différents qui contrôlent les processus. Ceux-ci incluront évidemment des capteurs de vision simples et intelligents, ainsi que des sous-systèmes ou systèmes de vision industrielle plus élaborés. L'industrie 4.0 requiert un protocole de communication commun pour tous les types de capteurs en vue du transfert et du partage des données.

Un standard courant dans ce domaine est le standard ouvert OPC-UA, indépendant de la plate-forme, conçu pour la communication de machine à machine. Récemment, l’association allemande des constructeurs de machines (VDMA) a présenté les spécifications complémentaires OPC UA « Companion Specifications for Robotics and Machine Vision » qui garantiront la compatibilité des robots et systèmes de vision industrielle avec ce standard. Tout commence à se mettre en place.

www.stemmer-imaging.com

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