{"id":41906,"date":"2024-08-31T10:25:00","date_gmt":"2024-08-31T08:25:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/?p=41906"},"modified":"2024-09-04T10:27:48","modified_gmt":"2024-09-04T08:27:48","slug":"lia-demultiplie-les-possibilites-de-la-vision","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.emballagedigest.fr\/en\/lia-demultiplie-les-possibilites-de-la-vision\/","title":{"rendered":"L\u2019IA d\u00e9multiplie les possibilit\u00e9s de la vision"},"content":{"rendered":"

Non seulement le deep learning \u2013 ou apprentissage \u00ab en profondeur \u00bb \u2013 rend l\u2019analyse automatique des images moins d\u00e9pendante de leur variabilit\u00e9, mais il acc\u00e9l\u00e8re la configuration des applications et met la vision industrielle \u00e0 la port\u00e9e des personnes non expertes.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les produits alimentaires ont ceci de particulier dans l\u2019ensemble des fabrications industrielles qu\u2019ils peuvent se pr\u00e9senter sous des formes, couleurs ou aspects relativement divers sans que l\u2019on puisse pour autant parler de d\u00e9faut. Dans ce secteur, s\u2019il est facile \u00e0 un \u0153il humain exerc\u00e9 de faire le tri entre ce qui est conforme aux attentes et ce qui ne l\u2019est pas, \u00e7a l\u2019est beaucoup moins pour un syst\u00e8me de vision industrielle\u2026 \u00c0 moins de le doter d\u2019une certaine forme d\u2019intelligence. \u00abLes outils de vision figurent parmi les \u00e9quipements qui ont le plus \u00e0 gagner de l\u2019intelligence artificielle (IA) du fait de la complexit\u00e9 des donn\u00e9es \u00e0 traiter\u00bb, estime \u00e0 ce propos Olivier Rambaldelli, charg\u00e9 de marketing\/communication pour B&R Automation (groupe ABB).<\/p>\n\n\n\n

Intelligence embarqu\u00e9e<\/strong>
Le grand changement pour les utilisateurs de cam\u00e9ras intelligentes (gamme Smart Camerachez B&R), explique-il, c\u2019est que l\u2019analyse deep learning (apprentissage \u00aben profondeur\u00bb), mise \u00e0 profit entre autres pour la reconnaissance optique des caract\u00e8res (OCR), est embarqu\u00e9e dans la cam\u00e9ra elle-m\u00eame et non dans un PC annexe, ce qui simplifie les architectures et la collecte des informations.
\u00ab\u00c0 cela s\u2019ajoute une remarquable simplicit\u00e9 de la maintenance : les \u00e9l\u00e9ments d\u2019\u00e9clairage et les syst\u00e8mes optiques sont calibr\u00e9s avant exp\u00e9dition et le remplacement d\u2019une cam\u00e9ra ne n\u00e9cessite aucun r\u00e9glage sur site puisque l\u2019automate prend en charge automatiquement l\u2019adaptation du firmware d\u2019origine en fonction des composants en pr\u00e9sence. C\u2019est un syst\u00e8me plug-and-run\u00bb, pr\u00e9cise le charg\u00e9 de marketing\/communication.
Pour Olivier Rambaldelli, le contr\u00f4le du dispositif d\u2019\u00e9clairage compte d\u2019ailleurs autant dans le r\u00e9sultat final que la performance de l\u2019algorithme. C\u2019est pourquoi le porte-parole de l\u2019entreprise met en avant le caract\u00e8re \u00abint\u00e9gr\u00e9\u00bb des solutions de vision propos\u00e9es par B&R, qui permet une synchronisation \u00ab\u00e0 la microseconde pr\u00e8s\u00bb entre la partie vision et les automates, entra\u00eenements\u2026 Avec des captures d\u2019images possibles sur des objets transport\u00e9s \u00e0 plus de 200 km\/h dans certains cas !<\/p>\n\n\n\n

Programmation simplifi\u00e9e<\/strong>
Carole Besnard, chef de produits Vision chez Bizerba Luceo, vante elle aussi les m\u00e9rites de l\u2019IA pour les applications OCR (relecture de DLC, num\u00e9ro de lot\u2026) disponibles avec les gammes LabelSecure (inspection d\u2019\u00e9tiquettes) et PackSecure (inspection d\u2019\u00e9tiquettes + contr\u00f4le de l\u2019int\u00e9grit\u00e9 des emballages) de ce fournisseur: \u00abpour notre client\u00e8le, le gros avantage du deep learning ne r\u00e9side pas tant dans l\u2019am\u00e9lioration de la performance que dans l\u2019acc\u00e9l\u00e9ration de la phase de param\u00e9trage des crit\u00e8res de d\u00e9tection pour les personnes en charge de leur mise au point\u00bb, consid\u00e8re-t-elle.<\/p>\n\n\n\n

Si l\u2019IA n\u2019est pas g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e dans l\u2019offre Vision de Bizerba Luceo, elle y est n\u00e9anmoins de plus en plus pr\u00e9sente. Par exemple au sein du syst\u00e8me SealSecure basic G2d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la d\u00e9tection de contaminants organiques \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur des cordons de soudure de barquettes opercul\u00e9es avec un film transparent ou opaque. \u00abNous avons d\u00e9velopp\u00e9 une nouvelle technologie optique ainsi qu\u2019un apprentissage qui permettent au SealSecure basic G2 de s\u2019affranchir des variations de transmission de la lumi\u00e8re dans le plastique et par cons\u00e9quent de remplir sa fonction quelles que soient les couleurs du film et de la barquette\u00bb, indique Carole Besnard. L\u2019apprentissage porte en l\u2019occurrence sur la longueur d\u2019onde permettant d\u2019optimiser la qualit\u00e9 de l\u2019image et donc l\u2019efficience du contr\u00f4le pour chaque type de barquette dans le cadre d\u2019une ligne multiformats.<\/p>\n\n\n\n

Prise en compte de la variabilit\u00e9<\/strong>
\u00ab\u00a0L\u2019apport de l\u2019IA dans la vision industrielle est d\u2019autant plus consistant que la variabilit\u00e9 des images, s\u2019agissant du contraste, de la position des objets, etc., est plus grande\u00bb, insiste pour sa part La\u00ebtitia Garnier, responsable produits chez Sick. Selon elle, c\u2019est dans ces cas complexes, aux limites des possibilit\u00e9s de traitement des outils de vision traditionnels, qu\u2019il devient int\u00e9ressant de cr\u00e9er ce qu\u2019on appelle un r\u00e9seau neuronal, c\u2019est-\u00e0-dire une structure informatique pourvue d\u2019une capacit\u00e9 d\u2019analyse \u00e9quivalente, voire sup\u00e9rieure \u00e0 celle d\u2019une expertise humaine dans la m\u00eame situation. Car c\u2019est toujours l\u2019humain qui apprend \u00e0 la cam\u00e9ra au travers de la cr\u00e9ation de ce r\u00e9seau neuronal, souligne la responsable produits. \u00abMais gr\u00e2ce \u00e0 l\u2019IA, nul besoin de confier la programmation de la cam\u00e9ra \u00e0 un expert en vision ou \u00e0 un int\u00e9grateur !\u00bb Pour l\u2019apprentissage, il suffit en effet \u00e0 l\u2019utilisateur d\u2019enregistrer un certain nombre d\u2019images \u00abbonnes\u00bb \u2013 pour une simple d\u00e9tection d\u2019anomalies \u2013, ou bien repr\u00e9sentatives des diff\u00e9rentes situations envisageables afin de les classer. Le r\u00e9seau neuronal \u2013 de type \u00aboutil de classification\u00bb dans le second cas \u2013 sera alors cr\u00e9\u00e9 automatiquement puis appliqu\u00e9 par la cam\u00e9ra qui deviendra ainsi capable de prendre des d\u00e9cisions seule, avec un indice de confiance fonction de la similitude entre la situation capt\u00e9e et les images ayant servi \u00e0 la cr\u00e9ation du r\u00e9seau. \u00abSachant que le r\u00e9seau pourra \u00e9ventuellement \u00eatre am\u00e9lior\u00e9 par la suite gr\u00e2ce \u00e0 des images suppl\u00e9mentaires si des erreurs sont constat\u00e9es, ajoute La\u00ebtitia Garnier. Par ailleurs, dans les cas compliqu\u00e9s, qui n\u00e9cessitent l\u2019interpr\u00e9tation d\u2019un grand nombre d\u2019images, les utilisateurs ont l\u2019opportunit\u00e9 de passer par notre service cloud dStudio avant d\u2019injecter le r\u00e9seau neuronal dans l\u2019\u00e9lectronique embarqu\u00e9e\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Licence exig\u00e9e<\/strong>
Derni\u00e8re cam\u00e9ra en date chez Sick, l\u2019Inspector83x (5 m\u00e9gapixels) int\u00e8gre un processeur \u00e0 quatre c\u0153urs qui la rend \u00e0 m\u00eame de r\u00e9aliser jusqu\u2019\u00e0 15 inspections par seconde. Comme pour tous les mod\u00e8les de la gamme Inspector, les fonctionnalit\u00e9s IA sont natives dans la cam\u00e9ra mais ne peuvent \u00eatre activ\u00e9es que par l\u2019acquisition d\u2019une licence.
\u00abAvant de se d\u00e9cider, le client peut en \u00e9valuer gratuitement la pertinence pour son application durant une p\u00e9riode (renouvelable) de deux heures, largement suffisante pour cr\u00e9er et tester son r\u00e9seau neuronal prototype s\u2019il le souhaite\u00bb. Tout en se f\u00e9licitant de la \u00abflexibilit\u00e9\u00bb de cette formule, La\u00ebtitia Garnier ne doute pas que l\u2019IA repr\u00e9sente l\u2019avenir de la vision industrielle. D\u2019autant qu\u2019apparaissent d\u00e9j\u00e0 des couplages extr\u00eamement prometteurs avec la robotique, notamment pour les op\u00e9rations de picking\u2026<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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