Inspection visuelle automatisée : Conseils pour rationaliser les inspections de qualité dans la fabrication

Alors que les industries reconnaissent de plus en plus les coûts élevés associés aux défauts de qualité, l'inspection visuelle automatisée (AVI), alimentée par l'intelligence artificielle et la vision artificielle, est devenue un outil de plus en plus essentiel dans la fabrication.

Avec un taux d'erreur de 20 à 30 % dans les inspections manuelles, le passage à l'AVI représente une avancée significative en termes d'efficacité et de précision du contrôle de la qualité. Les solutions d'inspection visuelle offrent aux fabricants un moyen puissant d'identifier et d'atténuer les problèmes de qualité, en garantissant le respect des normes les plus strictes dans un environnement de production en constante évolution.

Dans cet article, nous examinerons comment Inspection qualité visuelle est utilisé dans la fabrication aujourd'hui, et comment vous pouvez tirer parti de ces technologies émergentes pour rationaliser vos efforts sur Gestion de la qualité .

L'inspection visuelle automatisée fait référence à l'utilisation de caméras spécialisées, de capteurs, de systèmes informatiques et d'algorithmes pour examiner des produits ou des composants à la recherche de défauts ou d'écarts par rapport aux spécifications souhaitées.

Ce processus, qui fait souvent partie d'un système plus large de contrôle de la qualité, s'appuie sur des données visuelles pour effectuer des évaluations, remplaçant le jugement visuel de l'homme par la précision de l'analyse mécanique. Les systèmes AVI sont conçus pour identifier des problèmes tels que les désalignements, les écarts de taille ou les défauts de surface qui ne sont pas toujours facilement détectables par l'œil humain.

L'évolution des systèmes manuels vers les systèmes automatisés

Le passage de l'inspection visuelle manuelle à l'inspection visuelle automatisée dans le secteur de la fabrication s'est accompagné d'une évolution technologique significative au cours des dernières années.

Traditionnellement, l'inspection visuelle repose essentiellement sur des inspecteurs humains, des travailleurs qualifiés étant chargés d'examiner manuellement les articles sur les chaînes de production afin de détecter les imperfections. Ce processus était efficace dans une certaine mesure, mais intrinsèquement lent et sujet à l'erreur humaine. Les limites de la méthode manuelle sont devenues plus prononcées avec l'augmentation des échelles de production et de la complexité des produits.

En réponse à ces défis, les premières formes d'inspection automatisée ont commencé à voir le jour. Ces systèmes, initialement rudimentaires, utilisaient des caméras et des éclairages de base pour capturer des images de produits sur les chaînes de montage. Les images étaient ensuite analysées à l'aide d'algorithmes simples pour détecter les défauts flagrants.

Limites des premiers systèmes automatisés

Les limites de ces premiers systèmes automatisés étaient multiples.

Tout d'abord, leur technologie n'était pas assez sophistiquée pour gérer la variabilité observée dans les environnements de fabrication réels. Ces systèmes ne parvenaient souvent pas à faire la distinction entre les défauts réels et les variations acceptables de l'apparence du produit, ce qui entraînait des taux élevés de faux positifs et de faux négatifs.

Deuxièmement, ils étaient limités en termes de types de défauts qu'ils pouvaient détecter. Les défauts subtils, cosmétiques ou complexes passaient souvent inaperçus.

Troisièmement, ils manquaient de souplesse pour s'adapter à des produits différents ou à des changements dans les lignes de production sans intervention manuelle importante.

Malgré ces difficultés, les bases posées par ces premiers systèmes automatisés ont préparé le terrain pour les technologies AVI avancées utilisées aujourd'hui. L'intégration de l'IA et du site Apprentissage machine a permis de remédier à bon nombre de ces limitations et de mettre en place des processus d'inspection plus précis, plus adaptables et plus efficaces. La prochaine évolution de l'AVI ne se contente pas de reconnaître une plus large gamme de défauts, elle apprend et s'adapte au fil du temps, améliorant continuellement ses capacités d'inspection.

L'inspection visuelle automatisée est devenue la pierre angulaire du contrôle de la qualité dans un certain nombre d'industries, mais son impact varie en fonction des besoins spécifiques du secteur et de la maturité de son adoption.

Dans certaines industries, comme l'automobile et l'électronique, l'AVI est devenue presque indispensable en raison des exigences élevées en matière de précision et d'efficacité. Ces secteurs sont depuis longtemps des pionniers de l'automatisation et l'AVI est une progression naturelle dans leur évolution technologique.

D'autre part, les industries telles que l'industrie pharmaceutique et la production alimentaire commencent tout juste à réaliser le plein potentiel de l'AVI, en particulier lorsque la précision et la conformité à des réglementations strictes sont essentielles.

Le rôle d'AVI dans les différentes industries est façonné par les défis et les normes propres à chaque secteur. Par exemple, dans les secteurs de l'automobile et de l'électronique, l'accent est mis sur la précision et la maximisation de l'efficacité. Dans le secteur pharmaceutique, l'accent est mis sur la sécurité des patients et le respect des normes réglementaires.

Au fur et à mesure que la technologie AVI progresse, son adoption continuera à s'étendre à de nouveaux domaines, offrant des solutions innovantes à des défis anciens en matière de contrôle de la qualité.

Exemples pratiques d'inspection visuelle automatisée

Industrie automobile : Les systèmes AVI font partie intégrante de la fabrication automobile, où ils inspectent tout, des moteurs aux finitions de peinture. Ils garantissent que les pièces répondent aux normes de sécurité et de qualité. Sur les chaînes de montage, l'AVI peut repérer les moindres défauts de soudure, ce qui est crucial pour l'intégrité du véhicule.

L'électronique : Ce secteur fait largement appel à l'AVI pour l'inspection des cartes de circuits imprimés et des micropuces. AVI identifie les défauts d'alignement ou les erreurs de soudure, qui sont vitaux pour la fonctionnalité des appareils électroniques. La précision de l'inspection des micropuces est essentielle, car les moindres défauts peuvent être préjudiciables.

Les produits pharmaceutiques : Dans ce domaine, l'AVI gagne du terrain grâce à sa capacité à garantir l'uniformité de la taille des comprimés et l'intégrité de l'emballage. Elle joue un rôle crucial dans le maintien de la sécurité des patients et le respect des réglementations sanitaires. Les systèmes AVI utilisés dans la production de blisters sont un exemple de la manière dont ils garantissent la quantité et la qualité correctes des pilules.

Avec l'évolution de la technologie au cours des dernières années, l'inspection visuelle automatisée a apporté un nouveau niveau de fiabilité et d'efficacité au contrôle de la qualité. Il s'agit d'une avancée significative, où le souci du détail rencontre la rapidité de la technologie.

Décortiquons les avantages concrets qu'offre l'AVI, en montrant comment il devient un élément essentiel des chaînes de production modernes.

1. Précision accrue : L'un des avantages les plus marqués de l'AVI est l'augmentation de la précision des inspections de qualité. Dans une étude appliquant l'AVI à l'inspection de la qualité des semi-conducteurs, les chercheurs ont constaté une augmentation de la précision de la détection des défauts de 81 à 92 %. Ces systèmes peuvent repérer les moindres imperfections, garantissant ainsi que les produits respectent des normes de qualité rigoureuses et réduisant la probabilité d'erreurs coûteuses.

2. Réduction des coûts : La précision de l'AVI permet de détecter les défauts plus tôt dans le processus de production. Cette intervention précoce permet de réduire les déchets, de limiter les retouches et d'éviter des rappels de produits coûteux, ce qui se traduit en fin de compte par une réduction des coûts opérationnels.

3. Une plus grande efficacité : La vitesse d'inspection des produits par AVI dépasse les capacités humaines, ce qui rationalise le processus de production. Cette augmentation de la vitesse d'inspection ne compromet pas la qualité, améliorant ainsi la productivité globale et le rendement.

4. Amélioration du contrôle de la qualité : Les performances constantes des systèmes AVI garantissent un niveau régulier et fiable d'inspection de la qualité. Cette fiabilité est essentielle pour maintenir des normes de qualité cohérentes, gagner la confiance des clients et préserver l'intégrité de la marque.

Les systèmes d'IO existent depuis des années. Ils s'appuient sur des règles fixes et des modèles d'images pour repérer les défauts. Lorsque tout reste identique, c'est-à-dire la géométrie de la pièce, l'éclairage, l'état de surface, ils fonctionnent bien. Mais les petits changements les perturbent. Si vous avez déjà dû en reprogrammer un après un changement de modèle, vous savez à quel point ces configurations peuvent être fragiles.

Les systèmes plus récents, généralement appelés AVI, suivent une voie différente. Ils utilisent une Apprentissage machine au lieu d'une logique stricte. Vous leur fournissez des images étiquetées et le modèle trouve des modèles par lui-même. Il n'a pas besoin que chaque défaut soit défini ligne par ligne. Plus il en voit, plus il parvient à distinguer ce qui est normal de ce qui ne l'est pas.

C'est une grande différence. L'AOI se comporte comme une liste de contrôle, elle suit le même chemin à chaque fois. L'AVI se comporte davantage comme un opérateur expérimenté qui a vu suffisamment de pièces pour reconnaître que quelque chose ne va pas, même s'il ne peut pas encore nommer le défaut. Lorsque des personnes examinent ses résultats et corrigent les erreurs, le modèle en tire également des enseignements.

Vous trouverez ci-dessous une analyse comparative des différences entre ces technologies sur des points essentiels :

Comparaison AOI vs AVI

Le déploiement d'un système d'inspection visuelle automatisé ne se limite pas à l'installation d'une caméra. Il s'agit d'un processus par étapes qui va de la planification à la validation, avec de nombreux ajustements pratiques entre les deux. La liste ci-dessous est issue de ce que les équipes de vraies usines ont appris lors de la mise en production de ces systèmes.

1. Fixez des objectifs d'inspection clairs
Précisez ce que vous essayez d'améliorer. L'objectif est-il de réduire le nombre d'évasions, d'accélérer les inspections ou d'améliorer la cohérence entre les équipes ? L'obtention d'un accord dès le départ permet de définir ce qu'est la réussite et les données dont vous aurez besoin.

2. Choisissez les bons points d'inspection
Toutes les étapes de la chaîne ne bénéficient pas de la vision. Commencez là où les erreurs coûtent cher ou là où les contrôles manuels sont lents et incohérents. Concentrez-vous d'abord sur ces points ; vous pourrez les étendre une fois que l'approche aura fait ses preuves.

3. Adapter la caméra et l'éclairage au travail
La vision vit ou meurt grâce à l'éclairage. Choisissez un équipement adapté à vos matériaux et à la géométrie des pièces. Pensez avant tout aux reflets, aux couleurs et aux ombres. Veillez à la stabilité de l'installation une fois qu'elle est réglée.

4. Rassemblez un ensemble d'images équilibré
Rassemblez suffisamment d'exemples de bonnes et de mauvaises parties. Incluez des variations telles que des décalages, des éclairages et des versions de produits différents. Le modèle ne peut apprendre que ce qu'il voit, donc plus les données sont représentatives, plus il sera performant par la suite.

5. Entraînez et testez le modèle séparément
Utilisez la plupart de vos images étiquetées pour l'entraînement, puis retenez-en quelques-unes pour tester les performances du modèle. Surveillez l'apparition de fausses confiances, en particulier si votre échantillon est petit ou trop uniforme.

6. Faites-le tourner près de la ligne
Déployez les modèles sur Appareils Edge près des caméras pour obtenir des résultats rapides. Transmettez automatiquement les résultats de l'inspection à vos systèmes MES, ERP ou de qualité afin que les opérateurs n'aient pas à gérer une autre station autonome.

7. Tenez les gens au courant
Aucun modèle ne peut tout faire correctement. Demandez à du personnel qualifié d'examiner les images douteuses et de les marquer correctement. Leur contribution est le meilleur moyen d'affiner le système au fil du temps.

8. Déployez progressivement
Prouvez-le d'abord sur une ligne. Vous trouverez des problèmes pratiques tels que la dérive de la caméra, l'usure de l'éclairage, de nouveaux types de défauts, qui n'apparaissent pas dans les tests en laboratoire. Réglez-les avant de passer à l'échelle supérieure.

9. Suivi des mesures utiles
Mesurez le nombre de défauts effectivement détectés par le système, le nombre de faux appels et l'impact sur la durée du cycle. Ces chiffres vous indiquent si l'inspection est efficace ou si elle doit être améliorée.

10. Continuez à mettre à jour
Considérez l'AVI comme un élément de l'Amélioration continue. Au fur et à mesure que les produits évoluent, continuez à collecter des données et à entraîner le modèle. Ajoutez cette étape à votre programme de qualité habituel afin que le système reste aligné sur le processus.

Si les avantages de l'inspection visuelle automatisée (AVI) sont évidents, l'intégration de cette technologie dans les processus de fabrication peut présenter son propre lot de défis. Il est essentiel de comprendre ces obstacles pour exploiter pleinement le potentiel de l'AVI. Voici quelques-uns des défis les plus courants que nous rencontrons :

Intégration aux systèmes existants : L'un des principaux défis techniques est l'intégration transparente de l'AVI dans les installations de fabrication actuelles. Cela implique souvent d'aligner la nouvelle technologie AVI sur les systèmes existants, ce qui nécessite une planification et une exécution minutieuses.

Besoins de personnalisation : Chaque environnement de production est unique, ce qui nécessite des solutions AVI personnalisées. L'adaptation de ces systèmes à des produits, des processus et des normes de qualité spécifiques exige une compréhension approfondie de la technologie et de la chaîne de production.

Traitement et analyse des données : Les systèmes AVI génèrent d'importants volumes de données. La gestion, le stockage et l'analyse efficaces de ces données sont essentiels pour un fonctionnement optimal, ce qui représente un défi logistique de taille.

Formation et développement des compétences : Il est essentiel de veiller à ce que le personnel soit correctement formé au fonctionnement et à l'entretien des systèmes AVI. Cela nécessite souvent beaucoup de temps et de ressources pour la formation et le développement des compétences.

Avec Tulip, les fabricants sont en mesure d'intégrer rapidement et facilement l'inspection visuelle dans leur processus de fabrication en utilisant des caméras de base et notre plateforme sans code.

Les équipes peuvent utiliser les données collectées par Tulip Vision pour former les modèles de Apprentissage machine en envoyant les données à des API Vision externes, y compris Amazon Lookout for Vision et Google Vision APIs.

Pour voir une démonstration de base du fonctionnement de l'Inspection qualité visuelle dans Tulip, regardez la démo ci-dessous :

Au fur et à mesure que l'AVI évolue, son avenir dans l'industrie manufacturière aura un impact de plus en plus important. Avec l'avènement de nouvelles technologies et tendances, AVI est prête à offrir des solutions encore plus sophistiquées dans diverses industries.

Tendances et technologies émergentes dans le domaine de l'audiovisuel

L'imagerie 3D est de plus en plus intégrée dans les systèmes AVI, fournissant des inspections dimensionnelles détaillées, cruciales pour les assemblages complexes. Parallèlement, des algorithmes d'IA avancés repoussent les limites de la détection des défauts et de l'adaptabilité. Ces algorithmes évoluent pour apprendre et s'adapter plus rapidement, améliorant ainsi l'efficacité et la précision des inspections.

La fusion de l'AVI avec l'Internet industriel des objets (IIoT ) et le Big Data constitue un développement transformateur. Cette intégration facilite l'analyse des données en temps réel, ce qui conduit à une prise de décision proactive en matière de contrôle de la qualité. Parallèlement, la tendance à l'amélioration de la connectivité et de l'automatisation s'aligne sur le mouvement Industrie 4.0, interconnectant les systèmes AVI au sein d'écosystèmes de fabrication plus larges pour un environnement de production plus automatisé et axé sur les données.

Prévisions concernant l'impact de l'AVI

Grâce à ces progrès, le champ d'application de l'AVI devrait s'élargir dans les années à venir.

Avec Tulip, l'adoption de l'Inspection qualité visuelle est devenue de plus en plus accessible, fournissant aux fabricants les outils dont ils ont besoin pour rationaliser les inspections de qualité, suivre les taux de défauts et visualiser les données de qualité en temps réel afin de prioriser les efforts d'Amélioration continue .

Avec Tulip, les fabricants peuvent mettre en place, former et exécuter des solutions en utilisant des applications de qualité prêtes à l'emploi dans la bibliothèque Tulip . Les utilisateurs peuvent ensuite personnaliser les applications en fonction de leurs besoins et processus spécifiques grâce à des capacités intuitives de glisser-déposer et des déclencheurs logiques de type "si-alors".

Les fabricants veulent améliorer la qualité sans ralentir la chaîne de production, et l'inspection visuelle automatisée est devenue l'un des moyens les plus pratiques d'y parvenir. Ce qui a commencé comme une inspection optique basée sur des règles s'est transformé en un système d'apprentissage qui s'adapte au changement au lieu de le combattre. Ces outils ne remplacent pas le personnel, ils prennent en charge le travail visuel répétitif et permettent aux opérateurs de se concentrer sur les décisions qui comptent vraiment. Lorsqu'il est bien configuré, l'AVI réduit les variations, raccourcit les boucles de rétroaction et intègre les contrôles de qualité dans le flux de production normal. Au fil du temps, le recyclage et les mises à jour en font un élément vivant du processus, et non un projet secondaire. Les bénéfices se font sentir là où cela compte : une production plus régulière, moins de fuites et une réponse plus rapide en cas de dérive.

Si vous souhaitez savoir comment rationaliser les contrôles de qualité dans vos opérations , contactez un membre de notre équipe, contactez un membre de notre équipe dès aujourd'hui!