Quand le traitement d'images est-il utile ?

Le traitement d'images (ou "vision industrielle") est une technologie qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le monde visuel. Elle est souvent utilisée dans l'automatisation pour permettre aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent une perception et une analyse visuelles.

Le traitement d'images est souvent utilisé dans les applications où quelque chose arrive de manière désordonnée/imprécise à une station: le robot doit trouver où se trouve le matériel.

Il est toutefois important de noter que la vision n'est pas toujours le meilleur choix pour l'automatisation. Dans certains cas, il peut exister des alternatives plus efficaces ou moins coûteuses qui permettent d'obtenir le même résultat.

Cet article examine les possibilités d'utilisation de la vision industrielle dans l'automatisation et l'importance de prendre en considération toutes les options disponibles et de comprendre les avantages et les limites des solutions de vision.

Qu'est-ce que la vision industrielle ?

Qu'est-ce donc exactement que la vision industrielle ? La vision industrielle est une technologie qui permet aux machines d'interpréter et de comprendre le monde visuel. Elle est utilisée pour permettre aux machines d'effectuer des tâches qui nécessitent une perception et une analyse visuelles, comme l'inspection d'objets, la recherche d'objets individuels dans un conteneur désordonné, la lecture d'étiquettes ou le contrôle de robots.

Un système de vision typique se compose d'une caméra et d'un logiciel. La caméra prend des images ou des vidéos de l'environnement qui sont ensuite traitées par le logiciel afin d'en extraire des informations pertinentes. Le logiciel analyse les images ou les vidéos à l'aide d'algorithmes et de techniques telles que la reconnaissance des formes et l'apprentissage automatique afin de comprendre ce qu'il voit. Les résultats de cette analyse sont ensuite utilisés pour exécuter une tâche spécifique ou prendre une décision.

Outre une caméra et un logiciel, un système de traitement d'images peut également comprendre d'autres composants matériels tels que l'éclairage, les objectifs et les capteurs d'images. Ces composants travaillent ensemble pour capturer des images ou des vidéos de haute qualité qui peuvent être analysées avec précision par le logiciel.

Dans l'ensemble, le traitement d'images est un outil puissant qui permet aux machines de percevoir et de comprendre leur environnement, ce qui leur permet d'effectuer des tâches qui seraient difficiles ou impossibles pour les humains.

Quelles sont les applications courantes de la vision industrielle ?

La vision industrielle est souvent utilisée dans les environnements de production afin d'améliorer l'efficacité, la qualité et la sécurité. Voici quelques cas d'application fréquents :

1. Contrôle de la qualité: le traitement d'images permet d'examiner les produits à la recherche de défauts afin de s'assurer qu'ils répondent à certaines normes de qualité. Cela peut contribuer à réduire les déchets et à améliorer la satisfaction des clients en identifiant et en éliminant les produits défectueux avant qu'ils ne soient mis sur le marché.
2. Optimisation des processus: la vision industrielle peut être utilisée pour surveiller et analyser les processus de production afin d'identifier les goulots d'étranglement, d'optimiser les flux de travail et de réduire les erreurs.
3. Manipulation des matériaux: la vision industrielle peut être utilisée pour contrôler les robots et autres systèmes automatisés dans des tâches telles que le tri, l'emballage et le transport des matériaux.
4. Identification des produits: la vision industrielle peut être utilisée pour identifier et suivre les produits tout au long du processus de production, ce qui permet un suivi et une traçabilité en temps réel.
5. Sécurité: la vision industrielle peut être utilisée pour surveiller les environnements de production afin de détecter les risques et de s'assurer que les protocoles de sécurité sont respectés. Elle peut également être utilisée pour des tâches trop dangereuses pour être effectuées par des humains.

Globalement, la vision industrielle est un outil précieux pour améliorer l'efficacité, la qualité et la sécurité des environnements de production. Elle a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries et secteurs différents en permettant aux machines d'effectuer des tâches qui seraient difficiles ou impossibles pour les humains.

Quels sont les problèmes courants liés à la vision industrielle ?

Il existe un certain nombre de défis auxquels les systèmes de vision industrielle peuvent être confrontés dans un environnement de production, notamment :

1. Des conditions d'éclairage changeantes: Les systèmes de vision dépendent de conditions d'éclairage constantes pour pouvoir interpréter les images avec précision. Des changements dans les conditions d'éclairage peuvent entraîner des problèmes de qualité et de précision des images, ce qui peut conduire à des résultats erronés ou à des pannes du système.
2. Poussière et saleté: la poussière et la saleté peuvent se déposer sur les caméras et autres composants de traitement d'image et causer des problèmes de qualité et de précision des images. Cela peut être particulièrement difficile dans les environnements de production où il y a beaucoup de poussière et de saleté.
3. Pièces difficiles à détecter: Certaines pièces peuvent être difficiles à détecter en raison de leur taille, de leur forme, de leur couleur ou de leur matériau. Cela peut rendre les systèmes de vision difficiles à interpréter avec précision les images et à exécuter les tâches.
4. Transparence: les matériaux transparents peuvent être difficiles à détecter à l'aide du traitement d'images, car ils laissent passer la lumière et peuvent ne pas produire une image claire.
5. Ombres: les ombres peuvent donner lieu à des informations visuelles confuses ou trompeuses, ce qui complique l'interprétation précise des images par les systèmes de traitement d'images.

Pour relever ces défis, les systèmes de traitement d'images utilisent souvent des éclairages et des optiques spéciaux, des algorithmes de traitement d'images et des techniques d'apprentissage automatique afin d'améliorer la qualité et la précision des images. Dans certains cas, il peut également être nécessaire de modifier l'environnement de production ou d'utiliser des capteurs supplémentaires pour améliorer les performances du système de vision.

Dois-je essayer d'automatiser sans recourir à la vision industrielle ?

La vision industrielle est un outil puissant et polyvalent dont les possibilités ont explosé ces dernières années. Elle est utilisée dans une multitude d'applications et de secteurs, de la fabrication à l'emballage en passant par le contrôle AMR et même le diagnostic médical.

Il convient toutefois de noter que les systèmes de vision peuvent être sensibles et, s'ils sont mal utilisés, constituer une source d'erreur bien plus importante. Ces systèmes dépendent d'images de haute qualité et d'une interprétation précise de ces images pour accomplir leurs tâches. Tout problème de qualité ou de précision des images peut conduire à des résultats erronés ou à une défaillance du système.

En outre, les systèmes de vision peuvent être complexes et nécessiter du matériel et des logiciels spécifiques, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts et des besoins de maintenance. Comme indiqué précédemment, ils peuvent également être sensibles aux changements de l'environnement, tels que l'éclairage ou la poussière, ce qui peut affecter leurs performances.

Il est donc important d'examiner attentivement si le traitement d'images est réellement nécessaire pour un projet ou une tâche spécifique. Dans certains cas, il est possible d'automatiser un processus à l'aide d'autres technologies ou méthodes qui sont plus simples et moins coûteuses. Avant d'introduire un système de traitement d'images, il est important d'examiner minutieusement toutes les options disponibles et de choisir celle qui répond le mieux aux exigences du projet.

Conclusion

En résumé, la vision industrielle est une technologie puissante qui a le potentiel de révolutionner de nombreuses industries et secteurs différents. Elle permet aux machines d'interpréter et de comprendre le monde visuel, ce qui leur permet d'effectuer des tâches que seuls les humains pouvaient faire auparavant. Il est toutefois important d'examiner attentivement si le traitement d'images est réellement nécessaire pour un projet ou une tâche spécifique.

Mais si le traitement d'images est nécessaire, il s'agit souvent de la seule option : on peut soit automatiser avec le traitement d'images, soit ne pas automatiser du tout. Dans ces cas, il est important d'attendre des conseils comme ceux que tu peux attendre des experts en traitement d'images chez Unchained Robotics.