Pourquoi la vision par ordinateur dans l'industrie manufacturière fonctionne mieux dans le cadre d'un écosystème Industrie 4.0 ?

La vision par ordinateur s'impose rapidement comme une partie intégrante de l'usine connectée moderne.

Bien que des formes de vision par ordinateur soient utilisées dans l'industrie manufacturière depuis des décennies, les récentes avancées en matière d'apprentissage automatique et de traitement de l'image ont permis de nouveaux cas d'utilisation dans ce domaine. N'étant plus limitées aux tâches structurées et répétitives, les plateformes de vision par ordinateur assistées par l'IA sont capables de fonctionner dans des environnements de plus en plus complexes. Elles travaillent en continu et en collaboration avec les opérateurs, ce qui permet d'améliorer l'efficacité, de réduire les erreurs et d'obtenir de meilleures données.

Mais toutes les plates-formes de vision industrielle ne procurent pas les mêmes avantages. Les solutions de vision industrielle sont plus efficaces lorsqu'elles sont intégrées stratégiquement dans l'usine intelligente, améliorant ainsi les performances numériques et humaines sur la ligne.

Chez Tulip, nous avons constaté que les meilleures solutions de vision par ordinateur partagent deux caractéristiques essentielles :

1. Elles augmentent l'opérateur - c'est-à-dire qu'elles travaillent avec les opérateurs pour les rendre plus efficaces, plus précis et plus performants.
2. Elles fonctionnent dans le cadre d'un écosystème Industrie 4.0.

En d'autres termes, pour tirer pleinement parti de la vision par ordinateur, les organisations doivent prendre en compte deux éléments : 1.) Comment la technologie permettra à leurs opérateurs et ingénieurs, et, 2.) Comment leurs autres technologies fonctionneront avec une solution de vision par ordinateur pour débloquer tous les avantages de la technologie.

Qu'est-ce que la vision industrielle ?

Lavision industrielle a historiquement fait référence à un sous-ensemble d'applications manufacturières de la technologie de vision par ordinateur. Depuis les années 1980, des systèmes de caméras, de lumières, de réflecteurs et de logiciels ont aidé les entreprises à automatiser et à optimiser les tâches basées sur la vision. Avec des applications robustes dans l'assurance qualité, la conformité et la gestion des stocks, les versions de la vision industrielle ont été cruciales pour une fabrication efficace à grande échelle. Par exemple, les systèmes de vision industrielle peuvent

• Surveiller le niveau de remplissage des bouteilles sur la ligne d'embouteillage, en détectant les écarts par rapport aux normes et en lançant automatiquement des actions correctives.
• Détecter des défauts de qualité dans des pièces usinées trop subtiles pour l'œil humain.
• Traiter des informations visuelles continues à une vitesse surhumaine.

Ces systèmes sont toutefois limités à des scénarios répétitifs et structurés. Leur coût - entre les caméras, les logiciels et l'éclairage étroitement contrôlé - peut être prohibitif. Ils ont été parmi les premiers systèmes à utiliser les débuts de l'apprentissage automatique dans la fabrication, mais leur programmation nécessite des spécialistes et ils peuvent être inflexibles une fois déployés.

De manière générale, la vision par ordinateur décrit un certain nombre de méthodes permettant aux ordinateurs d'extraire, de traiter et d'analyser des informations à partir de données visuelles. Les applications de cette technologie sont vastes. La vision par ordinateur est à l'origine des systèmes qui :

• aident les voitures sans conducteur à analyser leur environnement
• lisent des caractéristiques telles que l'âge, le sexe, l'activité et la localisation à partir de photos d'utilisateurs sur les médias sociaux
• guident les opérateurs dans les assemblages complexes d'une usine.

Contrairement aux systèmes de vision industrielle établis, les systèmes de vision par ordinateur modernes sont plus flexibles. En plus de traiter des informations structurées dans des environnements contrôlés, ces nouveaux systèmes ont une meilleure capacité à fonctionner dans des scénarios semi ou non structurés. Et ils ne sont pas limités aux processus répétitifs et automatisés.

Les systèmes de vision par ordinateur de l'industrie 4.0 sont mieux à même de travailler avec les opérateurs, de réagir à leurs actions et de permettre de nouvelles formes d'interaction numérique-humaine.

Dans cette optique, comment les entreprises peuvent-elles tirer le meilleur parti d'un système de vision par ordinateur ?

L'être humain est au cœur de la fabrication. C'est pourquoi les meilleures solutions de vision par ordinateur travaillent avec les opérateurs pour les rendre plus efficaces, plus précis et plus performants.

Les solutions de vision par ordinateur modernes permettent d'augmenter le nombre d'opérateurs de plusieurs façons.

Par exemple, les solutions de vision par ordinateur de l'industrie 4.0 ne se contentent pas de suivre les opérateurs pendant qu'ils exécutent une tâche. Elles réagissent également.

Ces réponses peuvent prendre plusieurs formes. Les systèmes de vision par ordinateur peuvent être formés aux opérations d'un fabricant pour reconnaître tous les gestes d'un processus, guidant un opérateur à travers des instructions de travail complexes à mesure qu'il accomplit chaque étape. La vision par ordinateur peut aider à effectuer des contrôles de qualité en ligne pendant que l'opérateur travaille en assurant une surveillance au niveau du processus. Certains systèmes peuvent même détecter et classer les actions des opérateurs au fil du temps, offrant ainsi aux ingénieurs une visibilité accrue sur le timing et l'exécution de chaque étape.

Ce qui émerge de cette boucle de rétroaction physique-numérique-physique entre l'opérateur et la vision par ordinateur, ce sont des processus plus efficaces, moins sujets aux erreurs et plus visibles grâce à une collecte de données approfondie et en temps réel.

Une constante dans la discussion jusqu'à présent est que la vision par ordinateur fonctionne mieux dans le cadre d'une suite de technologies intégrées.

Pour assister l'opérateur, il ne suffit pas qu'un système de vision par ordinateur recueille des données sur les performances. Il faut plutôt un cadre comme des instructions de travail visuelles ou des procédures opératoires normalisées pour maximiser l'efficacité. Il a besoin d'autres appareils connectés à l'IdO pour faciliter la communication et l'échange de données avec un opérateur. Et il peut bénéficier de l'intégration avec d'autres apps d'opérations.

L'une des promesses de la vision par ordinateur est la visibilité continue et en temps réel des processus. C'est dans le nom. Mais les données collectées par un système de vision par ordinateur sont plus significatives lorsqu'elles sont placées dans le contexte des données des machines et d'autres données non visuelles de l'opérateur. Bien que la vision par ordinateur puisse fournir une nouvelle source de données, elle nécessite toujours une image complète pour le contexte et la validité.

En résumé : les meilleurs avantages de la vision par ordinateur se révèlent lorsque le système peut envoyer des signaux pour répondre aux actions d'un opérateur et les influencer en temps réel. Et pour que la vision par ordinateur puisse interagir avec un opérateur en temps réel, elle a besoin d'une technologie de soutien. Elle a besoin d'un écosystème.

Dans son état actuel, la vision par ordinateur est un élément important de l'usine numérique. Elle donne aux opérateurs et aux ingénieurs un outil pour collecter de meilleures données, responsabiliser les opérateurs et mettre les assemblages à l'abri des erreurs.

Ceux qui envisagent une transformation numérique doivent garder à l'esprit que la vision par ordinateur fonctionne mieux lorsqu'elle augmente l'opérateur et lorsqu'elle fonctionne dans le cadre d'un écosystème d'industrie 4.0.