Les systèmes de vision artificielle sont devenus un outil essentiel du contrôle qualité dans différents types d’industries. L’une des missions de ces systèmes consiste à détecter des défauts en utilisant la vision artificielle, une fonction primordiale sur toute ligne de production. Dans cet article qu’E2M COUTH a préparé, nous allons vous expliquer comment les systèmes d’inspection et d’éjection exécutent cette tâche grâce à la vision artificielle.
En quoi consiste la détection de défauts par vision artificielle ?
Quand nous parlons de systèmes de détection de défauts par vision artificielle, nous nous référons à un processus qui se sert d’algorithmes et de techniques de traitement d’images pour détecter automatiquement des défauts sur les produits ou le matériel d’une industrie. Les résultats sont obtenus à travers l’analyse d’images ou de vidéos des objets capturés en temps réel ou durant une étape de la production.
Ce processus de détection de défauts par vision artificielle se déroule de cette manière :
- Acquisition d’images : turent des images ou enregistrent des vidéos des objets ou des produits avec des caméras numériques ou d’autres dispositifs de capture d’images.
- Traitement d’images : ensuite, les images capturées sont soumises à une série de techniques de traitement, telles que la correction de l’intensité lumineuse, la filtration de bruit ou l’amélioration du contraste, afin d’obtenir une meilleure qualité d’image et faciliter la détection de défauts.
- Extraction de caractéristiques : au moyen d’algorithmes de vision par ordinateur, le système extrait des images de caractéristiques critiques comme les textures, les formes, les couleurs ou les bords.
- Classification : les systèmes de détection de défauts par vision artificielle utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique, tels que des réseaux de neurones artificiels ou des machines à vecteurs de support pour classer les caractéristiques extraites en normales ou défectueuses. Ces algorithmes sont entraînés au préalable avec un ensemble de données étiquetées qui contiennent des exemples d’objets normaux et défectueux.
- Prise de décisions : enfin, en fonction des résultats de la classification, le système décidera si l’objet inspecté est défectueux ou non défectueux. Cette décision peut impliquer l’activation d’une alarme, l’éjection du produit ou la génération d’un rapport pour son analyse postérieure.
Dans quels secteurs industriels la détection de défauts par vision artificielle est-elle nécessaire ?
Les systèmes dédiés à la détection de défauts par vision artificielle peuvent se trouver dans différents secteurs industriels. Par exemple :
Secteur industriel
La détection de défauts par vision artificielle est utilisée dans divers secteurs industriels, notamment dans la fabrication de pièces, où ces systèmes peuvent détecter le moindre défaut, aussi petit qu’il soit et non visible pour l’œil humain. Nous la trouvons aussi dans la production électronique, pour la détection de défauts sur les composants et pour l’inspection du montage de plaques.
Elle est également utilisée dans le contrôle qualité de divers produits comme les textiles, les pneus, le verre, les plastiques et la céramique. Ces systèmes ne se limitent pas à détecter des défauts, ils sont aussi capables d’apprendre de ces défauts.
C’est dans la détection de défauts sur pièces métalliques que cette technologie est la plus employée. Dans ce cas, différents systèmes d’éclairage et de traitement d’images sont combinés pour arriver à détecter des défauts invisibles à première vue. Parmi ces défauts on distingue les fissures, les pores ou les trous, qui peuvent compromettre la qualité et la durabilité du produit final. En plus, la détection de ces imperfections peut se faire plus rapidement et avec plus de précision qu’à travers l’inspection visuelle humaine.
Secteur alimentaire
Le système de détection de défauts par vision artificielle prend aussi de plus en plus de place dans le secteur alimentaire et s’avère très utile dans le contrôle de la qualité et pour la sécurité de la production d’aliments en série. Il est notamment capable de détecter des corps étrangers dans des aliments liquides ou emballés, des cheveux dans la viande ou des œufs cassés dans une caisse. Les systèmes d’inspection d’E2M COUTH peuvent détecter le niveau correct de liquide ou de produit dans un récipient et aussi vérifier l’étiquetage, entre autres tâches.
Ainsi, il est possible de garantir la qualité irréprochable du produit dans l’usine et sa conformité aux normes de sécurité exigées. Enfin, l’emploi de ces systèmes contribue aussi à augmenter la productivité, en économisant du temps dans l’inspection manuelle des aliments.
Comment fonctionnent les systèmes de détection de défauts par vision artificielle ?
Les systèmes de vision artificielle destinés à la détection de défauts doivent s’appuyer sur certains éléments pour fonctionner correctement. Ces éléments sont :
Système d’éclairage
L’éclairage est essentiel dans le fonctionnement d’un système de détection de défauts par vision artificielle. Un bon éclairage favorise la capture d’images claires et nettes par la caméra et donc plus de précision dans la détection des défauts. Il est important que l’éclairage soit adapté aux conditions spécifiques de chaque cas, car certains facteurs externes peuvent affecter la qualité des images capturées.
Caméras
Le choix de la bonne caméra est fondamental pour assurer le fonctionnement correct du système de détection de défauts. On choisira une caméra haute résolution et à haute vitesse de capture pour identifier correctement les défauts. On tiendra également compte d’autres facteurs comme la taille de la lentille, la distance focale et l’orientation pour que le système soit plus efficace.
Traitement d’images
Le traitement des images est une partie essentielle du fonctionnement d’un système de détection de défauts par vision artificielle. Les images capturées par la caméra doivent être traitées pour qu’à travers différentes techniques, il soit possible d’identifier les défauts. Des algorithmes de traitement numérique d’images sont ainsi appliqués pour permettre de détecter, classer et segmenter les objets ciblés sur l’image et éliminer les éléments indésirables.
Identification et marquage de défauts
Après le traitement des images, il est nécessaire d’identifier et de marquer les défauts. Pour l’identification des défauts, on compare les modèles figurant sur l’image à des modèles préétablis. Le marquage des défauts sur le produit a pour objectif de permettre à la machine de les identifier facilement dans le cas où l’élimination du produit serait nécessaire.
Découvrez les avantages des systèmes de détection de défauts par vision artificielle
Comme nous l’avons déjà mentionné tout au long de cet article, les systèmes de vision artificielle sont de plus en plus présents dans tous types d’industries. C’est pourquoi nous allons maintenant vous expliquer les différents avantages que comportent ces systèmes pour détecter tout type de défaut :
Précision et confiance
Les algorithmes de détection de défauts par vision artificielle sont conçus pour détecter les défauts avec une très haute précision. Leur capacité à identifier même les plus petits défauts ou les plus subtils, qui pourraient passer inaperçus lors d’inspections manuelles, accroît leur fiabilité pour les tâches d’inspection et minimise le risque de mise sur le marché de produits défectueux.
Vitesse d’inspection
La vision artificielle permet d’effectuer des inspections rapides et automatiques des produits. Les systèmes de vision peuvent analyser des images ou des vidéos en temps réel, accélérant ainsi le processus d’inspection par rapport aux méthodes manuelles, plus lentes et propices aux erreurs.
Économie de coûts
La détection de défauts par vision artificielle peut contribuer à réduire les coûts associés à la main-d’œuvre et à la réalisation de travaux postérieurs. L’automatisation du processus d’inspection permet d’éliminer les erreurs humaines et d’éviter la nécessité d’engager et de former des inspecteurs manuels. De plus, la détection précoce des défauts permet d’éliminer des coûts additionnels dérivés de la production de produits défectueux.
Souplesse et adaptabilité
Les systèmes de vision artificielle sont très souples et s’adaptent facilement à différents types de produits et défauts. Ils peuvent être paramétrés pour détecter de multiples types de défauts et s’ajuster facilement en cas de changements dans les conditions d’inspection. Ils sont par conséquent idéals dans les environnements de fabrication où sont produites de grandes gammes de produits, où ils garantissent l’excellente qualité de chaque article qui sort d’usine.
Inspection en temps réel
La vision artificielle permet de réaliser des inspections en temps réel pendant le processus de production. Cela signifie que les défauts pourront être détectés et corrigés immédiatement, en permettant de minimiser les temps d’inactivité et les déchets. Sa fonction de surveillance permanente contribue par ailleurs à identifier des problèmes de qualité et à améliorer les processus de fabrication. Sur votre ligne de production, vous ne verrez aucun type d’interruption à cause d’un produit défectueux.
Enregistrement et traçabilité
Les systèmes de vision artificielle peuvent capturer et stocker des images ou des vidéos des produits inspectés et donc fournir un enregistrement visuel de la qualité du produit et faciliter sa traçabilité en cas de réclamations ou de problèmes de qualité postérieurs. Ainsi, grâce à la possibilité de réviser le produit lorsqu’il sort de l’usine, il sera possible de savoir si le défaut était présent à l’origine ou s’il s’est produit pendant le transport jusqu’au client.
Capacité d’inspection non destructive
La vision artificielle permet d’inspecter les produits sans les abîmer. Un aspect particulièrement important dans des secteurs comme l’électronique ou la médecine où les produits sont sensibles et où toute détérioration pourrait entraîner des coûts élevés ou compromettre leur fonctionnement. Avec la vision artificielle, vous pourrez assurer le plus haut niveau de qualité pour certains produits dont la manipulation peut être très sensible.
Extensibilité et adaptabilité
Les systèmes de détection de défauts par vision artificielle sont hautement escalables et adaptables à différents volumes de production. Des plus petites opérations jusqu’aux grandes lignes de production, la technologie de vision artificielle peut être implantée et ajustée pour répondre aux besoins spécifiques de chaque cas.
Quel est l’avenir de la détection de défauts par vision artificielle ?
Comme on le voit, les systèmes de détection de défauts par vision artificielle sont aujourd’hui devenus un élément fondamental dans tout type d’industrie qui se veut compétitive. C’est pourquoi l’un des enjeux envisagés pour l’avenir de cette technologie se concentre sur l’amélioration de leur capacité à détecter et à corriger différents défauts dans les processus de production.
Toutes ces innovations sont centrées sur l’incorporation de nouvelles fonctions d’intelligence artificielle et de deep learning, dont l’objectif est d’améliorer la précision et la vitesse de détection. Parmi ces innovations, on peut citer le développement d’algorithmes de reconnaissance d’objets, pour que le système puisse différencier des objets similaires et détecter des modèles spécifiques avec davantage de précision.
Par ailleurs, des techniques d’analyse prédictive sont de plus en plus utilisées pour améliorer la capacité des systèmes à anticiper et à corriger des défauts. Une autre innovation importante est l’incorporation de réseaux de neurones profonds dans les systèmes de vision artificielle, dont l’objectif est d’améliorer l’imitation des capacités de traitement visuelles humaines. Avec ces techniques, les systèmes seront capables d’identifier, classer et corriger des défauts avec davantage de précision et de rapidité.
Trouvez les meilleurs systèmes de vision artificielle chez E2M COUTH
Comme vous avez pu le constater tout au long de cet article, les systèmes de détection de défauts par vision artificielle, également connus comme systèmes d’éjection, sont une pièce fondamentale dans tout type d’industrie, en étant capables de détecter tout type de défaut ou d’anomalie sur le produit ou la pièce pour l’extraire de la ligne de production et éviter qu’il n’arrive au client.
E2M COUTH propose aussi différents types de systèmes de vision artificielle avec différents types de fonctions. De ceux chargés d’orienter les récipients ou les produits pour le marquage, à ceux chargés de l’inspection, en passant par les systèmes responsables d’éjecter les produits défectueux.
Mais si vous voulez en savoir plus, si vous souhaitez acquérir l’un de ces systèmes ou si vous avez encore des questions, contactez-nous, nous serons ravis de vous aider.