Opérationnaliser vos défauts

Les solutions de vision industrielle sont utilisées dans la fabrication depuis l'âge de la disco, même si elles viennent tout juste d'apparaître sous les feux de la rampe de l'industrie. Les premiers systèmes pouvaient détecter les bords à partir de changements de contraste localisés, trouver des différences de couleur ou identifier des "taches" dans une image qui pouvaient indiquer la présence d'une pièce sur un convoyeur ou d'un trou dans un produit. La vision industrielle était un outil innovant qui remplaçait les inspecteurs manuels et permettait d'atteindre des vitesses de production jusqu'alors impossibles.

L'informatique en nuage n'a toutefois pas été largement adoptée avant le milieu des années 2000, lorsque Amazon Web Services (AWS) est entré en scène avec le service Elastic Compute Cloud (EC2). Alors que les applications d'entreprise et grand public ont depuis adopté l'informatique en nuage, l'automatisation industrielle commence seulement à explorer les possibilités des technologies en nuage pour la gestion des équipements d'automatisation sur le terrain.

Des robots aux caméras, la plupart des machines d'une usine sont essentiellement des "îlots d'automatisation", où, tout au plus, un système d'exécution de la fabrication (MES) coordonne les signaux de démarrage, d'arrêt et de déclenchement. Si un responsable de la qualité souhaitait connaître le nombre de défaillances au cours d'une période donnée, il chercherait un fichier CSV via une connexion USB avec un ordinateur portable, travaillerait par FTP pour extraire les données, ou compterait les produits dans la poubelle de rejet.

Diverses solutions de vision avancées voient le jour aujourd'hui, dont beaucoup font appel à la technologie "cloud" et à Apprentissage machine . Les startups qui explorent cet espace sont souvent issues de projets de recherche ou ont des racines universitaires. Toutefois, les fabricants voient rarement leurs besoins satisfaits lorsque la solution se concentre sur les nouvelles technologies et néglige tous les autres aspects d'une véritable solution d'automatisation.

En utilisant tout ce que l'informatique en nuage a à offrir, un système moderne de vision industrielle, tel qu'Elementary, stocke toutes les images à distance, permet l'accès et la configuration à distance, fournit une surveillance des événements et des alertes, et bien d'autres choses encore. La clé du succès d'Elementary réside dans le fait qu'elle fournit une solution complète, c'est-à-dire des caméras haute résolution, des éclairages, des dispositifs de calcul locaux et l'architecture en nuage qui permet le flux de travail de l'IA. Le déploiement et l'intégration d'un système complet sont encore simplifiés par le modèle de qualité en tant que service d'Elementary, qui complète son interface conviviale par une équipe d'ingénieurs d'application ( Apprentissage machine ) chargée d'assister ses clients.

Pour résister aux variations de l'environnement et des produits, un modèle traditionnel Apprentissage machine nécessite un grand nombre de données étiquetées. Des exemples de toutes les variations de "bons" et de "mauvais" produits (combinés aux variations d'éclairage et de positionnement du produit dans le champ de vision des caméras) doivent être inclus et correctement étiquetés. Cette tâche peut facilement devenir fastidieuse, voire impossible dans de nombreux cas, lorsque ces images doivent être stockées, rapidement accessibles et soigneusement étiquetées avant d'être utilisées pour la formation d'un modèle. En outre, le processus d'étiquetage et d'entraînement doit être itéré avec de nouvelles images pour maximiser la précision du modèle, ce qui en fait une tâche redoutable.

Bien que cela soit possible, un système exclusivement périphérique nécessiterait probablement qu'un ingénieur s'assoie devant le système de vision dans l'atelier pour étiqueter les images et entraîner le modèle, ou bien qu'il télécharge manuellement l'ensemble de données, traite et étiquette les images hors ligne, puis télécharge le modèle vers le système de vision industrielle.

Bien que gérable dans le cadre d'un projet unique ou d'une validation de concept, ce flux de travail devient rapidement ingérable lorsqu'un fabricant a besoin d'une solution de vision artificielle pour plusieurs produits ou lignes de produits. Les solutions de vision artificielle en périphérie seulement doivent être sous-puissantes de par leur conception, ou plutôt ne pas convenir aux applications réelles, sinon le flux de travail de formation devient rapidement impossible à mettre à l'échelle.

En utilisant correctement les technologies de l'informatique en nuage, les solutions de vision basées sur le ML deviennent évolutives, tant du point de vue du matériel que de celui de l'exploitation. Elementary utilise l'informatique en nuage pour fournir une solution de vision évolutive basée sur Apprentissage machine.

Elementary a intégré sa solution de vision de nouvelle génération pilotée par l'IA dans Tulip afin de fournir aux opérateurs une solution d'inspection dans leurs flux de travail existants Tulip . Cela permet aux opérateurs d'effectuer facilement des inspections de vision avancées à travers un seul panneau de verre, tout en bénéficiant des avantages de l'analyse dans le nuage et de la gestion évolutive d'Elementary.

Elementary est un fournisseur de solutions complètes, ce qui signifie qu'il fournit non seulement le logiciel en nuage pour piloter l'IA, mais aussi tout le matériel nécessaire dans l'usine pour effectuer l'inspection - y compris les lumières, les caméras, l'informatique de pointe, le matériel de montage et même l'installation.

Cela facilite l'ajout de nouveaux systèmes d'inspection, car les clients n'ont pas besoin de rassembler des pièces ou des fournisseurs pour atteindre leur objectif final, qui est d'ajouter des inspections de qualité à leurs chaînes de production. De plus, la capacité d'Elementary à s'intégrer de façon native avec les dispositifs de l'usine permet aux clients d'ajuster le comportement d'autres systèmes de l'usine - prévenant ainsi d'autres défauts en fonction des résultats de l'inspection. Elementary appelle cela la qualité en boucle fermée.

Comme le montre le diagramme d'architecture de haut niveau ci-dessus, Elementary tire parti de la nature de la pile complète d'Elementary et de Tulip pour rendre opérationnelles les inspections visuelles dans le cadre du processus de fabrication. Dans l'usine, Elementary utilise le connecteur Tulip pour se connecter directement sur EthernetIP. Cette connexion pilote le processus d'inspection et permet à l'opérateur de déclencher l'inspection par le biais de Tulip et de recevoir des informations sur les résultats de l'inspection. Les données d'image sont extraites de l'API en nuage d'Elementary pour être présentées à l'utilisateur, et stockées dans le nuage d'Elementary pour être analysées par les responsables de la qualité.

Le flux de travail qui en résulte pour l'opérateur se présente comme suit:

1. L'opérateur suit les instructions d'assemblage de l'application Tulip comme il le ferait pour n'importe quel assemblage.

2. Lorsqu'ils arrivent à une étape qui nécessite une inspection visuelle, ils sont invités à cliquer sur le bouton "Inspecter" dans l'application Tulip . En cliquant sur ce bouton, le système d'inspection effectue l'inspection requise à cette étape.

3. Les résultats de l'inspection sont présentés à l'opérateur sous la forme d'un succès ou d'un échec si un défaut est détecté.

4. Si un défaut est détecté, l'opérateur reçoit une image prise par Elementary qui met en évidence les zones à retravailler (comme le montre l'image ci-dessus).

5. Une fois que les travaux nécessaires ont été effectués, l'inspection peut être déclenchée à nouveau via l'application Tulip jusqu'à ce qu'elle soit réussie et que l'opérateur puisse passer à l'étape suivante.

La combinaison de Tulip et d'Elementary constitue une solution complète pour les fabricants qui recherchent un processus de fabrication robuste comprenant des inspections de qualité sans imposer aux opérateurs une formation supplémentaire ou le temps nécessaire pour passer d'un système à l'autre. De plus, la nature complète d'Elementary et de Tulip signifie que tout est fourni, du logiciel au matériel, ce qui allège le fardeau de la mise en œuvre pour vos équipes d'usine. L'intégration de la vision industrielle dans vos processus d'inspection est une nécessité lorsque vous essayez de vous adapter pour maintenir la qualité et augmenter la production. Tulip et Elementary travaillent ensemble pour fournir une solution de confiance pour l'inspection de la qualité qui responsabilise vos opérateurs.