Vision industrielle

La vision industrielle est la discipline et la technologie d'ingénierie qui permet l'inspection automatique, le contrôle des processus et le guidage des robots par l'analyse d'images. et le guidage des robots par l'analyse des images. Il s'agit des "yeux" de l'automatisation industrielle, combinant du matériel optique et des logiciels sophistiqués pour interpréter les données visuelles et déclencher des actions physiques. matériel optique et un logiciel sophistiqué pour interpréter les données visuelles et déclencher des actions physiques. Bien qu'elle s'appuie fortement sur les principes théoriques de la vision par ordinateur (VPI), la vision industrielle se distingue en se concentrant sur le déploiement pratique et réel dans des environnements structurés. Cette technologie est la pierre angulaire de l 'industrie 4.0, permettant aux usines intelligentes de fonctionner avec une vitesse, une précision et une cohérence supérieures à celles que les opérateurs humains peuvent atteindre.

Composants et fonctionnalités de base

Un système de vision industrielle typique intègre plusieurs composants critiques pour effectuer une tâche spécifique de manière fiable. Le processus Le processus commence par l'acquisition d'images, où des caméras caméras industrielles de haute qualité et des objectifs spécialisés données visuelles. Ces systèmes font appel à des techniques d'éclairage sophistiquées. techniques d'éclairage pour mettre en évidence les caractéristiques pertinentes, telles que les textures de surface ou les bords, tout en supprimant le bruit.

Une fois qu'une image est capturée, elle est traitée par une unité informatique - souvent un dispositif informatique périphérique ou une caméra intelligente - qui exécute un programme de traitement de l'image. souvent un dispositif informatique périphérique ou une caméra intelligente des algorithmes avancés. Historiquement, il s'agissait de systèmes basés sur des règles (par exemple, le comptage des pixels), mais les applications modernes s'appuient de plus en plus sur des algorithmes de traitement de l'image. s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage profond (DL). Des modèles tels que Ultralytics YOLO11 analysent l'imagerie pour identifier des modèles, detect défauts ou mesurer les dimensions. Le système prend ensuite une décision, par exemple accepter un produit ou guider un bras robotisé, et la communique à un système de gestion de l'information. bras robotique - et la communique à un contrôleur logique programmable (PLC).

Vision industrielle vs. Vision par ordinateur

Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, il est important de distinguer la vision industrielle du domaine plus large de la vision par ordinateur. de la vision par ordinateur. La vision par ordinateur est un domaine scientifique qui vise à permettre aux ordinateurs de "comprendre" les images en général. les images en général, souvent à partir de données non structurées telles que les photos des médias sociaux ou les séquences de surveillance. La vision Il englobe des tâches allant de la la classification d'images à l'IA générative.

En revanche, la vision industrielle est l'application de ces technologies pour résoudre des problèmes industriels. Les systèmes de vision industrielle fonctionnent généralement dans des environnements contrôlés, avec un éclairage et un positionnement de la caméra constants, afin de garantir une grande fiabilité. afin de garantir une grande fiabilité. Par exemple, alors qu'un modèle de de vision par ordinateur peut s'efforcer de reconnaître un chien dans un parc, un système de vision industrielle est conçu pour detect une égratignure microscopique sur un segment de piston se déplaçant à grande vitesse. microscopique sur un segment de piston se déplaçant à grande vitesse sur un tapis roulant.

Applications concrètes

La vision industrielle favorise l'efficacité dans de nombreux secteurs en automatisant les tâches visuelles.

• Contrôle de qualité automatisé : Dans le secteur manufacturier, les systèmes de vision permettent l 'inspection optique automatisée (AOI ) pour detect défauts invisibles à l'œil nu. À l'aide de modèles de détection d'objets, ces systèmes peuvent détecter des défauts invisibles. modèles de détection d'objets, ces systèmes peuvent identifier instantanément des défauts tels que des fissures, des bosses ou des composants manquants sur les lignes d'assemblage, garantissant ainsi que seuls des produits de haute qualité parviennent sur le marché. produits de haute qualité arrivent sur le marché.
• Robotique guidée par la vision : La vision industrielle est essentielle pour la robotique moderne. Elle permet aux robots de localiser et de d'objets dans un bac (bin picking) ou de positionner des pièces avec précision en vue de leur assemblage. En intégrant l'estimation de la pose, les robots peuvent comprendre l'orientation d'un objet dans l'espace 3D. l'orientation d'un objet dans l'espace 3D, ce qui leur permet d'interagir de manière dynamique avec leur environnement plutôt que de suivre des trajectoires préprogrammées. plutôt que de suivre des trajectoires préprogrammées.

Mise en œuvre de la vision industrielle avec YOLO11

Les systèmes modernes de vision industrielle utilisent souvent des réseaux neuronaux de pointe pour obtenir de bonnes performances. L'exemple suivant montre comment utiliser l'outil ultralytics Python pour charger un fichier Modèle YOLO11 et d'effectuer des déductions, une étape courante vérification des pièces sur une chaîne de production.

from ultralytics import YOLO

# Load a pre-trained YOLO11 model (or a custom-trained industrial model)
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Run inference on an image of a manufactured component
# This step identifies objects and checks for defects based on training
results = model("production_part.jpg")

# Display the results to visualize detections and confidence scores
results[0].show()

Ce flux de travail simple est à la base de systèmes complexes dans lesquels où l 'inférence en temps réel détermine le immédiate des produits sur une ligne à rotation rapide, en minimisant la d 'inférence pour suivre la vitesse de production. de production.