26 mars 2025
Découvrez comment Ultralytics YOLO11 peut aider les entreprises à surveiller les systèmes existants grâce à la vision artificielle alimentée par l'IA, en améliorant l'efficacité et en réduisant les coûts de mise à niveau.
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De nombreuses entreprises, en particulier dans les secteurs de la fabrication, de l'automatisation industrielle, de l'aérospatiale, des télécommunications et de l'énergie, dépendent de systèmes anciens pour leurs activités quotidiennes. Cependant, la maintenance de ces anciens systèmes s'accompagne souvent de coûts élevés et de défis techniques. Malgré cela, la principale raison pour laquelle les entreprises continuent d'utiliser ces systèmes est qu'ils sont profondément ancrés dans leurs flux de travail.
Près de deux tiers des entreprises dépensent plus de 2 millions de dollars pour la maintenance et la mise à niveau des systèmes existants. Ces anciens systèmes ont été conçus à une autre époque, lorsque l'automatisation et l'analyse en temps réel n'étaient pas une priorité. Les entreprises avaient l'habitude de s'appuyer sur des processus manuels ou des outils de surveillance dépassés, ce qui entraînait des inefficacités et des risques opérationnels plus élevés. En conséquence, de nombreuses entreprises se retrouvent coincées avec ces systèmes obsolètes, incapables de passer facilement à des solutions plus modernes sans perturbations importantes.
C'est là que l'IA et la vision par ordinateur, qui permettent aux ordinateurs de comprendre et d'analyser les données visuelles, peuvent intervenir. Plus précisément, des modèles de vision par ordinateur comme Ultralytics YOLO11 peuvent être utilisés pour détecter et surveiller les systèmes existants tels que les compteurs et les jauges.
Dans cet article, nous verrons comment YOLO11 peut être utilisé pour la surveillance des systèmes existants, quels sont ses avantages et comment les entreprises peuvent l'intégrer facilement dans leurs flux de travail existants.
Les systèmes existants sont essentiels pour de nombreuses industries, mais il n'est pas toujours facile de les transformer en systèmes numériques. La modernisation de ces systèmes est importante pour accroître l'efficacité et réduire les risques. Voici quelques-uns des défis techniques et environnementaux auxquels les entreprises sont confrontées lorsqu'elles mettent à jour leurs anciens systèmes :
De nombreuses machines anciennes utilisent des cadrans, des compteurs et des jauges analogiques qui ne peuvent pas être connectés à des systèmes numériques. Les solutions Vision AI peuvent utiliser des caméras pour surveiller ces dispositifs, et les images peuvent être traitées en temps réel pour convertir leurs relevés en enregistrements numériques afin de faciliter le suivi et l'établissement de rapports.
L'un des avantages de l'utilisation de la vision par ordinateur est que les problèmes opérationnels peuvent être détectés presque instantanément. En cas d'urgence, des alertes automatisées peuvent avertir les opérateurs lorsque les valeurs dépassent les limites de sécurité.
En outre, la vision par ordinateur est une option plus économique. L'installation de caméras et la mise en œuvre d'un système d'IA pour analyser ces images sont rentables par rapport aux mises à niveau traditionnelles ou aux méthodes de surveillance manuelles. Plutôt que de procéder à des mises à niveau coûteuses de l'infrastructure, les modèles de vision artificielle comme YOLO11 peuvent fonctionner avec l'équipement existant, ce qui rend la modernisation plus abordable.
De nos jours, l'IA est en plein essor et il existe une grande variété de modèles et de techniques à prendre en compte lors de la mise en œuvre d'une solution d'IA. Vous vous demandez peut-être ce qui rend un modèle comme YOLO11 si spécial ?
YOLO11 prend en charge diverses tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets, la segmentation d'instances et le suivi d'objets, et est idéal pour la surveillance en temps réel. L'un de ses principaux avantages est sa capacité à fonctionner efficacement sur des appareils périphériques. Cela signifie qu'il peut traiter les données localement, sans dépendre d'une forte connexion réseau ou d'une infrastructure en nuage.
Dans les usines ou les environnements industriels où les réseaux sont faibles ou peu fiables, le déploiement de YOLO11 sur des appareils périphériques garantit une surveillance continue et en temps réel, sans interruption, réduisant ainsi le besoin de solutions coûteuses basées sur l'informatique en nuage et en faisant un choix plus abordable et plus pratique pour les entreprises.
En outre, YOLO11 est connu pour ses performances supérieures à celles de ses prédécesseurs en termes de précision et de rapidité. Avec 22 % de paramètres en moins que YOLOv8m, YOLO11m atteint une précision moyenne plus élevée (mAP) sur l'ensemble de données COCO.
En d'autres termes, YOLO11 peut détecter des objets avec plus de précision et de rapidité, même avec une puissance de traitement moindre. Il est donc plus efficace pour repérer les problèmes et surveiller les systèmes en temps réel, tout en utilisant moins de ressources, ce qui est particulièrement utile pour les systèmes existants.
Ensuite, explorons quelques cas d'utilisation réels où YOLO11 automatise les processus en utilisant la vision par ordinateur pour suivre et analyser les relevés, le tout sans avoir besoin de modifier l'équipement existant.
Diverses machines industrielles utilisent des jauges analogiques pour mesurer la pression, la température et les niveaux de fluides. Les relevés manuels prennent du temps et entraînent souvent des incohérences, en particulier dans les opérations à grande échelle. YOLO11 peut améliorer ces processus.
Voici un aperçu plus détaillé de la manière dont fonctionne habituellement le contrôle des jauges analogiques à l'aide de YOLO11 :
Bien qu'il s'agisse de la méthode générale, les étapes exactes peuvent varier en fonction de facteurs tels que le type de jauge, les conditions environnementales et l'angle ou la qualité des images capturées. Des ajustements peuvent être effectués pour garantir des lectures précises en fonction de ces variables.
De nombreux fournisseurs de services publics dépendent encore de compteurs mécaniques pour suivre la consommation d'eau, de gaz et d'électricité. Dans certains cas, des visites manuelles sur site sont nécessaires pour collecter les relevés, ce qui prend du temps et augmente les coûts.
YOLO11 automatise le processus de contrôle en utilisant la vision par ordinateur pour détecter et recadrer les parties pertinentes des cadrans des compteurs. Ce faisant, les valeurs numériques sur le cadran peuvent être isolées et l'OCR peut être utilisé pour les lire.
Grâce aux données collectées à l'aide de la vision par ordinateur, les fournisseurs de services publics peuvent analyser les modèles de consommation de manière plus efficace. L'intégration de l'analyse des données dans le processus de surveillance permet de suivre les tendances historiques de la consommation, d'identifier les anomalies et de détecter les irrégularités telles que les hausses ou les baisses soudaines de la consommation, qui pourraient indiquer des problèmes tels que des fuites ou des compteurs défectueux.
Les anciens systèmes tels que les unités de contrôle industriel, les moniteurs de réseau électrique et les panneaux d'automatisation des usines reposent sur des panneaux de contrôle analogiques dotés d'interrupteurs, de boutons et de voyants lumineux pour afficher l'état de la machine et les codes d'erreur. En général, les opérateurs inspectent ces panneaux manuellement, ce qui prend du temps et augmente le risque de réponses tardives.
YOLO11 peut optimiser ce processus en identifiant et en suivant avec précision les composants du panneau de contrôle. Il peut détecter les interrupteurs, les étiquettes et les voyants lumineux, et déterminer leur position et leur état. Il peut déterminer si les voyants lumineux indiquent des avertissements ou un fonctionnement normal.
Par exemple, si un voyant d'alerte est activé, YOLO11 peut immédiatement détecter le changement et les opérateurs peuvent être alertés, ce qui permet d'accélérer les temps de réponse et de réduire le risque de passer à côté de problèmes critiques.
La vision par ordinateur est un moyen pratique de surveiller les anciens systèmes sans remplacer le matériel existant. Cependant, comme toute autre technologie, elle présente des avantages et des limites. Explorons ces deux aspects pour avoir une meilleure idée de la manière dont elle peut être appliquée efficacement.
Voici quelques exemples de l'impact positif de Vision AI sur la surveillance des systèmes existants :
En attendant, voici quelques-unes des considérations à prendre en compte :
La surveillance efficace des systèmes existants ne nécessite pas toujours le remplacement du matériel existant. De nombreuses entreprises sont confrontées à des équipements obsolètes, mais Vision AI offre un moyen de suivre les performances sans procéder à des changements majeurs.
YOLO11 rend cela possible en utilisant la détection d'objets et d'autres tâches de vision par ordinateur. Il peut lire des jauges, des compteurs et des panneaux de contrôle avec des caméras pour une surveillance en temps réel, sans qu'il soit nécessaire de modifier le système. Le modèle fonctionne sans problème sur les appareils périphériques, ce qui en fait un outil idéal pour les industries disposant d'une connectivité limitée au cloud. Les entreprises peuvent ainsi traiter les données sur place et résoudre rapidement les problèmes opérationnels.
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