Dans le monde de la fabrication, les ordinateurs ont pris du retard. L'industrie ne fait que commencer à exploiter l'énorme potentiel offert par l'intelligence artificielle. Cependant, la convergence de l'IA et de la fabrication commence déjà à avoir un impact. Cet article explorera comment la vision par ordinateur transforme les usines de l'industrie. En fournissant aux machines des images claires des produits avec lesquels elles travaillent, cette technologie permet aux fabricants de réduire les coûts, d'augmenter l'efficacité et d'améliorer les performances.
Cela leur permet aussi surveiller et même résoudre les problèmes au fur et à mesure qu'ils surviennentau lieu d'attendre que les choses tournent mal et d'avoir à commander des pièces coûteuses ou à effectuer des réparations laborieuses. La première étape pour y parvenir ? Comprenez à quoi ressemble vraiment votre usine d'un point de vue informatique. Examinons comment la vision artificielle transforme les usines du monde entier en explorant quelques exemples clés.
Qu'est-ce que la vision par ordinateur ?
La vision artificielle est le processus par lequel les ordinateurs perçoivent le monde. Elle diffère de la vision humaine de quelques manières clés. Tout d'abord, la vision industrielle est numérique. Les algorithmes de vision par ordinateur peuvent détecter des formes et des couleurs, mais ils ne peuvent rien voir. Les humains voient les couleurs, mais nous détectons aussi les formes. C'est ce qui rend la vision par ordinateur si précieuse. La vision par ordinateur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Lorsque vous entraînez un algorithme d'apprentissage automatique, vous l'enseignez en fait. On lui montre des exemples et apprend d'eux. Plus vous lui montrerez d'exemples, plus il sera précis. C'est ce qui se passe lorsque vous entraînez un algorithme de vision par ordinateur. Après l'avoir nourri de nombreuses données visuelles, il devient de plus en plus précis.
Comment fonctionne la vision artificielle ?
La vision artificielle consiste à obtenir une image claire du monde. Pour ce faire, vous avez besoin d'un moyen de détecter ce qui se passe dans la scène. Il existe de nombreuses façons de le faire. Vous pouvez utiliser une caméra, par exemple, ou vous pouvez avoir des capteurs qui détectent le monde qui vous entoure. Dans tous les cas, vous utilisez quelque chose appelé un capteur pour détecter les données visuelles. Ensuite, vous avez besoin d'un moyen d'interpréter ce que ces capteurs détectent. Les algorithmes de vision par ordinateur le font grâce à un concept appelé extraction de caractéristiques. Les données visuelles du capteur sont converties en valeurs numériques utilisables par l'algorithme.
Types de vision artificielle
Certains des types de vision informatisée ou de technologies appliquées à la vision artificielle sont :
- l'apprentissage en profondeur: Les systèmes d'apprentissage en profondeur, également appelés réseaux de neurones, sont au cœur de la vision artificielle. Ils sont conçus pour apprendre et s'améliorer avec l'expérience, tout en étant suffisamment évolutifs et flexibles pour s'adapter au développement rapide des nouvelles technologies. Ils sont généralement formés sur de grands ensembles de données et peuvent être utilisés pour une grande variété de tâches, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets, la compréhension du langage et l'inférence. Les systèmes d'apprentissage en profondeur, également appelés réseaux de neurones, sont au cœur de la vision par ordinateur. Ils sont conçus pour apprendre et s'améliorer avec l'expérience, tout en étant suffisamment évolutifs et flexibles pour s'adapter au développement rapide des nouvelles technologies. Ils sont généralement formés sur de grands ensembles de données et peuvent être utilisés pour une grande variété de tâches, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance d'objets, la compréhension du langage et l'inférence.
- Apprentissage par renforcement: Les systèmes d'apprentissage par renforcement utilisent l'IA pour modifier le système en fonction du comportement de l'utilisateur. Un exemple de ceci est un agent virtuel qui suit le mouvement de l'utilisateur et réagit en fonction de paramètres tels que l'emplacement et l'heure. En réalité virtuelle, cela pourrait être utilisé pour créer une expérience interactive où les objets du monde virtuel répondent aux actions de l'utilisateur, par exemple une porte qui s'ouvre lorsque l'utilisateur s'en approche. Les systèmes d'apprentissage par renforcement utilisent l'IA pour modifier le système en fonction du comportement de l'utilisateur. Un exemple de ceci est un agent virtuel qui suit le mouvement de l'utilisateur et réagit en fonction de paramètres tels que l'emplacement et l'heure. En réalité virtuelle, cela pourrait être utilisé pour créer une expérience interactive où les objets du monde virtuel répondent aux actions de l'utilisateur, par exemple une porte qui s'ouvre lorsque l'utilisateur s'en approche.
- apprentissage semi-supervisé: Les systèmes semi-supervisés entraînent leurs modèles en utilisant uniquement un sous-ensemble des données étiquetées. Par exemple, une application consiste à identifier des objets sans étiqueter leurs formes. Une équipe sportive utilise une IA semi-supervisée pour trouver des joueurs dans des séquences sans connaître leurs noms.
Comment la vision par ordinateur transforme les usines en surveillant les pièces
L'amélioration de l'inspection a été l'un des premiers avantages de la vision par ordinateur. Non seulement les caméras sont bonnes pour repérer les défauts, mais la vision artificielle est excellente pour les localiser. Cela en fait une technologie clé pour l'amélioration de la qualité, permettant aux fabricants de détecter les problèmes avant qu'ils n'entraînent des retouches coûteuses. La vision par ordinateur est également particulièrement efficace pour automatiser l'inspection de pièces volumineuses et compliquées. Cela vous donne une vue de l'objet entier qui est beaucoup plus facile à analyser qu'une vue d'une petite partie. Vous êtes beaucoup plus susceptible de repérer un problème que vous n'auriez peut-être pas remarqué autrement. Un algorithme de vision par ordinateur peut également vous aider à résoudre ces problèmes. Vous pouvez utiliser la vision par ordinateur pour créer un modèle numérique de la pièce et l'utiliser pour suivre les défauts au fur et à mesure qu'ils surviennent et suivre leur progression à mesure qu'ils sont corrigés.
Comment la vision par ordinateur transforme les usines en surveillant les équipements
Les mêmes avantages qui rendent la vision par ordinateur idéale pour l'inspection des pièces en font également un bon choix pour la surveillance des équipements. Alors qu'une caméra peut être trop petite pour voir le fonctionnement interne d'une machine, la vision par ordinateur peut facilement cartographier tout l'intérieur de la machine et cartographier les composants qu'elle contient. Cela vous permet de voir exactement ce qui se passe et d'identifier les problèmes potentiels. La vision par ordinateur est particulièrement bien adaptée à la détection de problèmes dans les machines. Il peut facilement détecter les mouvements qu'un humain pourrait manquer. Vous pouvez également détecter les problèmes avec la machine elle-même au fur et à mesure qu'ils surviennent, tels que les composants défectueux. Lorsqu'il s'agit de surveiller la production, la vision par ordinateur peut repérer des choses qu'un humain pourrait manquer. Il peut également détecter des anomalies dans les données qu'un humain ne remarquerait pas. Ces points sont appelés anomalies car ils ne correspondent pas au reste des données. Cela peut vous aider à identifier les problèmes potentiels dans vos processus. Il peut également vous aider à hiérarchiser les problèmes et à trouver des solutions pour améliorer la production.
Comment la vision industrielle transforme les usines en surveillant les employés
Tout comme la vision industrielle convient à l'inspection de pièces, elle convient également à la surveillance des travailleurs. Cela en fait un moyen utile d'améliorer la sécurité et de garder les gens sur leurs gardes. C'est aussi un moyen utile de réduire la fatigue et les problèmes liés à la fatigue. La vision par ordinateur peut être utilisée pour suivre les travailleurs se déplaçant dans l'usine. Cela peut vous aider à cartographier votre environnement de travail et à repérer les problèmes tels que les chemins bloqués ou encombrés. Vous pouvez également utiliser la vision par ordinateur pour suivre les activités de chaque travailleur. Cela vous permet de suivre vos performances, en identifiant les erreurs potentielles avant qu'elles n'entraînent des retouches coûteuses. Vous pouvez également utiliser la vision par ordinateur pour suivre les équipements et les machines. Cela vous permet de repérer les problèmes de machines qui sont faciles à manquer à l'œil humain.
Comment la vision par ordinateur transforme les usines grâce à la détection des défauts
La vision par ordinateur est également un excellent outil pour détecter les défauts. Cela a beaucoup de sens, car bon nombre des mêmes avantages qui en font un bon outil pour l'inspection des pièces signifient également que c'est un bon outil pour détecter les défauts des composants. La vision par ordinateur est particulièrement bien adaptée pour détecter les défauts à un stade précoce. Cela signifie que vous êtes moins susceptible d'avoir à commander des réparations coûteuses ou des solutions de contournement. La vision par ordinateur est également particulièrement adaptée pour détecter les défauts de surface, tels que les rayures ou les défauts de peinture. Cela en fait un bon choix pour le contrôle de la qualité.
Numérisation 3D
Lorsque vous commencez à utiliser la vision par ordinateur pour comprendre à quoi ressemble vraiment votre usine, il est naturel de se demander ce qui vous manque. La prochaine étape évidente consiste à commencer à utiliser des caméras pour créer des modèles 3D de votre environnement. Cette approche de la vision artificielle basée sur les données est souvent appelée apprentissage en profondeur. Et, encore une fois, cela a beaucoup de sens. Les algorithmes de vision industrielle sont généralement formés sur un petit nombre d'exemples. Il s'agit d'une forme très superficielle d'apprentissage automatique. Il faut beaucoup de données visuelles pour former un algorithme d'apprentissage en profondeur, mais une fois que c'est fait, vous pouvez voir beaucoup de choses dans les données.
vision robotique
Cependant, la numérisation 3D pose un problème potentiel. Cela fonctionne très bien pour les inspections ponctuelles, mais une fois que vous avez créé un modèle 3D, vous êtes coincé avec. Et, une fois que vous commencerez à utiliser la vision par ordinateur pour le suivi et l'identification des pièces, vous commencerez probablement à vous heurter à des choses. Heureusement, il existe également une solution à ce problème. Vous pouvez utiliser la vision par ordinateur pour créer une représentation visuelle de l'environnement du robot. Cela vous permet d'utiliser la vision par ordinateur pour identifier les obstacles potentiels et les éviter.
surveillance vidéo
Une fois que vous aurez commencé à utiliser la vision par ordinateur dans vos machines, vous voudrez probablement faire de même avec votre équipement. Vous pouvez le faire en créant des représentations visuelles de l'équipe. Cette approche est souvent appelée visualisation. Vous pouvez créer des visualisations pour vous aider à comprendre le fonctionnement de votre ordinateur ou vous pouvez créer des visualisations pour vous aider à former vos algorithmes de vision par ordinateur. Vous pouvez utiliser des visualisations pour créer un modèle tridimensionnel de vos machines.
IA et capteurs
La vision par ordinateur est un élément clé dans de nombreuses applications d'intelligence artificielle. Il s'agit notamment de la reconnaissance d'images, de la traduction de la langue et de la synthèse vocale. La vision par ordinateur est également essentielle au développement des réseaux de neurones. Il s'agit d'un élément clé des applications d'apprentissage en profondeur. La vision par ordinateur est bien plus que la simple détection de données visuelles. Ces systèmes doivent être formés avec de nombreux exemples pour être utiles. Ils doivent également être déployés tout au long de la chaîne de production.