De la robotique à l’intelligence artificielle (IA), les progrès technologiques révolutionnent la conception, la fabrication et la distribution des produits. Cet article explore l’influence de l’IA sur l’avenir de l’industrie manufacturière, les applications qui devraient tirer parti de l’IA et comment l’éclairage par vision industrielle peut optimiser les processus de fabrication.
Systèmes basés sur des règles vs vision industrielle
L’automatisation consiste à utiliser des machines et des technologies pour effectuer des tâches répétitives et exigeantes en main-d’œuvre. Ces systèmes sont programmés pour suivre un ensemble d’instructions prédéfinies pour des tâches telles que le contrôle qualité, l’inspection visuelle, la lecture de codes-barres, l’assemblage et l’emballage.
La vision par ordinateur traditionnelle s’appuie sur des règles « si-alors » spécifiques pour traiter une image. Elle convient aux environnements prévisibles car elle ne peut s’adapter aux conditions changeantes ni apprendre de nouvelles données. Les ingénieurs en vision programment ces règles en s’appuyant sur une connaissance approfondie des meilleures techniques pour obtenir le résultat souhaité.
Les systèmes d’intelligence artificielle entraînent le logiciel à l’aide d’images étiquetées jusqu’à ce qu’il puisse effectuer des distinctions de manière autonome. Ces solutions basées sur l’IA apprennent, s’adaptent, identifient des schémas et prennent des décisions en s’appuyant sur les enseignements tirés de leurs expériences précédentes.
Le marché mondial de l’IA est actuellement évalué à plus de 180 milliards de dollars, et les projections indiquent qu’il dépassera les 826 milliards de dollars d’ici 2030 (Thormundsson, 2024). Deux technologies d’IA majeures, l’Edge Learning et le Deep Learning, permettent d’automatiser plus facilement les tâches complexes difficiles à programmer avec des algorithmes basés sur des règles.
Comment savoir si je devrais utiliser l'IA ?
La différence entre la vision par ordinateur basée sur des règles et la vision par IA réside dans leur approche de l’analyse et de l’interprétation des données visuelles. La vision par ordinateur basée sur des règles s’appuie sur un ensemble de règles et de paramètres prédéfinis, généralement définis par un expert en vision, pour identifier et classifier les objets dans une image.
Par ailleurs, les systèmes basés sur l’IA peuvent apprendre et s’adapter de manière autonome à différents scénarios. Capables de gérer des environnements complexes et dynamiques, ils offrent une flexibilité et une évolutivité accrues. Ils excellent dans des tâches telles que l’inspection de surface, l’inspection de texture et la classification d’objets, notamment face à des défauts évolutifs et à des caractéristiques visuelles diverses.
Pour déterminer si votre application a besoin d’un apprentissage en intelligence artificielle, tenez compte des facteurs suivants :
- Variabilité des objets à inspecter
- Disponibilité de données d’images de haute qualité pour l’entraînement
- La nécessité de s’adapter aux conditions changeantes
Si votre application se déroule dans des environnements dynamiques ou nécessite une amélioration continue sans intervention manuelle, la vision industrielle basée sur l’IA peut s’avérer la solution idéale. Par ailleurs, il convient d’examiner comment les systèmes d’éclairage dédiés à la vision industrielle peuvent contribuer à une acquisition d’images précise et fiable dans de tels contextes.
Bien que les systèmes basés sur l’IA offrent une plus grande flexibilité et une meilleure adaptabilité, ils nécessitent un investissement initial important en matière de collecte de données, d’entraînement et de développement. À l’inverse, les systèmes basés sur des règles peuvent être plus simples à mettre en œuvre, mais risquent de devenir plus complexes et difficiles à gérer. En définitive, il est toujours conseillé aux utilisateurs d’évaluer leurs besoins et objectifs spécifiques avec un expert afin de déterminer l’approche la plus adaptée à leurs applications.
Deep Learning vs Edge Learning
Dans les applications d’IA, le Edge Learning privilégie la simplicité d’utilisation à chaque étape du déploiement. Comparé au Deep Learning, il nécessite moins d’images pour l’entraînement, ce qui réduit le temps de préparation et d’acquisition des images et élimine le besoin de programmation spécialisée.
Le Deep Learning imite le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Il consiste à exposer de nombreuses couches de réseaux neuronaux à une vaste collection d’images similaires. Grâce à des ajustements itératifs de ces connexions, le Deep Learning peut reconnaître avec précision des objets et détecter des défauts sans instructions explicites.
Le Deep Learning excelle dans le traitement de vastes ensembles d’images très détaillés, ce qui le rend idéal pour les applications complexes ou hautement personnalisées. Il permet d’analyser rapidement et efficacement de grands ensembles d’images, offrant ainsi une solution performante pour l’automatisation de tâches complexes.
Les outils d’Edge Learning peuvent être entraînés en quelques minutes seulement avec cinq à dix images, contrairement aux solutions de Deep Learning qui peuvent nécessiter des périodes d’entraînement prolongées et des centaines, voire des milliers d’images. Cette simplification du déploiement permet aux fabricants d’accroître leurs opérations beaucoup plus rapidement.
To optimise edge learning for embedded vision systems, training images are downscaled or focused on specific regions of interest. However, this restricts the use of edge learning in advance and precise defect detection applications, which are better addressed by traditional deep learning solutions.
Étapes de Deep Learning
Le Deep Learning comporte quatre étapes :
Préparation : Acquisition, étiquetage et examen des données
- Collecter des données d’image dans des conditions similaires à celles de l’application en production.
- Étiquetez chaque objet du panel de manière cohérente et précise.
- Vérifier et corriger les données mal étiquetées à l’aide d’un logiciel.
Entraînement
- Exportez les données.
- Utiliser un logiciel pour analyser les images et apprendre automatiquement les caractéristiques d’identification.
- Entraînez un classificateur basé sur des réseaux neuronaux convolutifs pré-entraînés.
Évaluation : Vérifier le modèle sur des données de test
- Vérifiez les performances du modèle à l’aide d’options de visualisation (matrices de confusion et cartes thermiques) pour évaluer les vrais et faux positifs et comprendre les domaines de prise de décision du réseau.
Conclusion : Déploiement sur de nouvelles images en direct
- Appliquez le classificateur CNN entraîné à de nouvelles images pour identifier des classes telles que les échantillons rayés, contaminés ou de bonne qualité.
- Exécutez l’inférence sur GPU ou CPU pour une application en temps réel.
Éclairage pour les applications d'IA
Bien que l’IA continue de révolutionner l’automatisation, elle demeure un outil parmi d’autres à la disposition des opérateurs. Les systèmes d’IA dépendent fortement du matériel et des données d’apprentissage, ce qui souligne l’importance cruciale du processus d’entraînement. Même de légères variations des conditions de l’environnement, comme des changements d’éclairage, peuvent avoir un impact significatif sur les performances du système.
Les considérations générales relatives aux applications d’IA incluent l’utilisation de systèmes d’éclairage par vision industrielle et l’optimisation de l’éclairage. Ceci améliore la précision et la stabilité, deux éléments essentiels pour garantir des résultats cohérents.
- Stabilité de l’éclairage
L’éclairage doit être pris en compte dès le début afin d’éviter de devoir ré-entraîner le système de vision en raison de changements d’environnement. Cela minimisera les variations de qualité d’image, susceptibles d’entraîner des erreurs de classification.
- Uniformité
Il est important que l’éclairage soit uniforme pour obtenir une qualité d’image optimale et pour que les processus fonctionnent à leur vitesse maximale.
- Intensité
L’intensité de l’éclairage doit être suffisante pour fournir des images claires et détaillées sans provoquer d’éblouissement ni de reflets susceptibles d’affecter la précision de l’analyse.
Exemples de technologies d’éclairage : barres pour un éclairage large et uniforme, annulaires pour un éclairage sans ombre autour des objets et rétroéclairages diffus pour améliorer le contraste dans l’imagerie de silhouettes. Ces solutions sont essentielles pour garantir des performances optimales dans les systèmes pilotés par l’IA, notamment dans les applications nécessitant une acquisition d’images cohérente et de haute qualité.
Sources: Thormundsson, B. (2024). Artificial intelligence (AI) market size worldwide from 2020 to 2030. https://www.statista.com/forecasts/1474143/global-ai-market-size
