Qu'est-ce que la vision industrielle ? Découvrez comment cette discipline de l'IA permet l'automatisation industrielle, le contrôle qualité et la robotique. Découvrez ses principales différences avec la vision par ordinateur.
La vision industrielle est un domaine technologique qui permet aux machines de « voir » et d'interpréter automatiquement le monde visuel. Elle combine des caméras, un éclairage et des logiciels pour capturer et analyser des images, permettant aux systèmes de prendre des décisions ou d'effectuer des tâches sur la base de ces informations visuelles. Principalement utilisée dans les environnements industriels et automatisés, l'objectif principal de la vision industrielle est d'effectuer des tâches d'inspection et de guidage spécifiques, souvent répétitives, avec une vitesse, une précision et une cohérence supérieures à celles des opérateurs humains. C'est un élément clé de l'automatisation dans des secteurs tels que la fabrication, la logistique et la robotique.
Un système de vision industrielle typique intègre plusieurs composants matériels et logiciels pour fonctionner. Le processus commence par des caméras à haute vitesse et un éclairage spécialisé conçus pour capturer des images claires et cohérentes d'un objet ou d'une scène. Cette étape, connue sous le nom d'acquisition d'image, est essentielle pour une performance fiable. L'image capturée est ensuite traitée par un logiciel qui utilise des algorithmes pour analyser les données visuelles. Traditionnellement, ces systèmes reposaient sur des techniques de traitement d'image basées sur des règles. Cependant, les systèmes de vision industrielle modernes intègrent de plus en plus le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) pour gérer des tâches plus complexes et variables. L'étape finale consiste pour le système à prendre une décision—telle que l'acceptation ou le rejet d'une pièce—ou à guider un bras robotique. L'ensemble du flux de travail est souvent exécuté en temps réel sur du matériel de traitement allant des PC industriels aux dispositifs périphériques.
Bien que les termes Vision Industrielle et Vision par Ordinateur (CV) soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils ont des objectifs distincts. La vision par ordinateur est un domaine scientifique plus large qui s'intéresse à la manière dont les ordinateurs peuvent être amenés à acquérir une compréhension de haut niveau à partir d'images ou de vidéos numériques. Elle englobe un large éventail d'applications, de la reconnaissance faciale aux véhicules autonomes.
La vision industrielle, en revanche, est généralement considérée comme une discipline d'ingénierie et un sous-ensemble de la vision par ordinateur axé sur les applications pratiques, en particulier dans l'automatisation industrielle. Ses applications sont généralement spécifiques à une tâche et réalisées dans des environnements très contrôlés. Alors que la vision par ordinateur consiste à comprendre une image dans un sens général, la vision industrielle consiste à extraire des informations spécifiques d'une image pour effectuer une tâche. Pour plus de détails sur les différences, vous pouvez consulter cette comparaison entre la vision par ordinateur et le traitement d'images.
La vision industrielle est une pierre angulaire de l'automatisation industrielle moderne. Sa capacité à effectuer des tâches visuelles à haute vitesse et avec une grande précision la rend inestimable dans de nombreux secteurs.
L'intégration du deep learning a révolutionné la vision artificielle. Alors que les systèmes traditionnels étaient limités par des algorithmes basés sur des règles, les modèles de deep learning, en particulier les réseaux neuronaux convolutifs (CNN), peuvent apprendre à partir de vastes quantités de données. Cela leur permet d'identifier les défauts et les caractéristiques avec un niveau de nuance et de flexibilité qui était auparavant impossible. Les modèles tels que YOLOv8 et YOLO11 peuvent être entraînés sur des jeux de données personnalisés pour reconnaître une grande variété d'objets et d'anomalies, ce qui les rend idéaux pour des tâches telles que la segmentation d'instance sur les lignes de production. Des plateformes comme Ultralytics HUB rationalisent le processus d'entraînement et de déploiement de ces modèles avancés. Des frameworks tels que PyTorch et TensorFlow fournissent la base pour la construction de ces systèmes sophistiqués, permettant des solutions de vision artificielle plus robustes et intelligentes.
