Qu’est-ce que la vision industrielle ?

Qu'est-ce que la vision industrielle ?

La vision industrielle est un domaine qui connaît un essor considérable dans le secteur de l’industrie. Mais qu’est-ce que la vision industrielle exactement ? Comment fonctionne-t-elle et quelles sont ses principales applications ? Cet article vous propose un tour d’horizon complet sur cette technologie innovante et révolutionnaire.

Qu’est-ce que la vision industrielle ?

La vision industrielle désigne l’utilisation des technologies de traitement d’images pour les applications industrielles. Elle consiste généralement à utiliser des caméras, des logiciels et des ordinateurs pour analyser et interpréter des images prises au sein d’un environnement de production. L’objectif principal étant d’améliorer la qualité, la productivité et l’efficacité des processus de fabrication.

La vision industrielle couvre un large éventail d’applications dans différents domaines tels que l’automobile, la pharmaceutique, l’électronique ou encore l’agroalimentaire. Les systèmes de vision industrielle permettent notamment de contrôler la qualité des produits, de détecter les défauts, d’optimiser la logistique ou encore d’assurer la sécurité des travailleurs.

Fonctionnement d’un système de vision industrielle

Un système de vision industrielle se compose généralement des éléments suivants :

  1. Une caméra : elle capte les images à analyser. Elle peut être monochrome ou couleur, avec ou sans fil, et avoir différentes résolutions en fonction des besoins de l’application.
  2. Un éclairage : il permet d’éclairer la scène ou l’objet à inspecter pour obtenir des images de bonne qualité.
  3. Un ordinateur : il reçoit les images captées par la caméra et les traite à l’aide de logiciels spécialisés pour extraire les informations utiles.
  4. Des logiciels de traitement d’images : ils analysent les images pour identifier les caractéristiques pertinentes (contours, couleurs, textures…)
  5. Une interface homme-machine (IHM) : elle permet à l’utilisateur de paramétrer le système et de visualiser les résultats obtenus.
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Acquisition et traitement des images

Lorsque la caméra capte une image, celle-ci est convertie en une série de valeurs numériques correspondant à chaque pixel de l’image. Les logiciels de traitement d’images vont ensuite analyser ces données pour détecter certaines caractéristiques spécifiques selon les objectifs de l’application. Par exemple, un système de vision industrielle pourrait être utilisé pour vérifier les dimensions d’un objet, détecter des défauts sur une pièce ou encore identifier un code-barres.

Les systèmes de vision industrielle peuvent fonctionner en temps réel ou en différé. Dans le cas du temps réel, les images sont traitées immédiatement après leur acquisition, ce qui permet d’agir rapidement en cas de problème détecté. Dans le cas du différé, les images sont stockées et analysées ultérieurement.

Prise de décision et actions

Une fois les données analysées, le système de vision industrielle doit être en mesure de prendre une décision ou de déclencher une action en fonction des résultats obtenus. Par exemple, si un défaut est détecté sur un produit, le système pourrait envoyer une commande à un robot pour qu’il retire le produit de la chaîne de production.

Certaines applications requièrent des systèmes de vision industrielle intelligents, capables d’apprendre et de s’adapter à des situations nouvelles. Dans ce cas, on parle de vision industrielle basée sur l’intelligence artificielle (IA), qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique pour améliorer ses performances au fur et à mesure qu’elle traite des données.

Principales applications de la vision industrielle

La vision industrielle est utilisée dans de nombreux domaines d’activité pour répondre à des problématiques variées. Voici quelques exemples d’applications courantes :

  • Contrôle qualité : vérification des dimensions, détection de défauts, contrôle des niveaux de remplissage…
  • Tri : séparation et classification des produits selon leurs caractéristiques visuelles.
  • Identification\
    : lecture de codes-barres, reconnaissance de caractères (OCR), identification de marquages spécifiques…
  • Robotique : localisation et guidage d’un robot pour la manipulation de pièces.
  • Suivi de production : suivi des produits tout au long du processus de fabrication pour assurer la traçabilité.
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Exemple d’application : contrôle qualité dans l’industrie pharmaceutique

Dans l’industrie pharmaceutique, la vision industrielle est souvent utilisée pour le contrôle qualité des médicaments et autres produits. Les systèmes de vision peuvent vérifier qu’un comprimé a bien la forme, la taille, la couleur et l’épaisseur attendues, détecter les marquages ou encore s’assurer qu’un médicament est bien placé dans son emballage.

Ces systèmes permettent ainsi d’assurer la conformité des produits aux normes et réglementations en vigueur, tout en limitant les risques d’erreur humaine.

Exemple d’application : vision industrielle pour l’automatisation des processus logistiques

Les systèmes de vision industrielle sont également très utiles pour optimiser les processus logistiques, notamment dans les entrepôts et centres de distribution. Ils peuvent être utilisés pour automatiser la réception, le stockage, la préparation des commandes et l’expédition des marchandises.

Par exemple, un système de vision peut lire un code-barres sur un colis pour identifier sa destination, puis envoyer une commande à un convoyeur ou un robot pour acheminer le colis vers la zone appropriée. Cette automatisation permet de réduire les erreurs, d’accélérer les processus et de diminuer les coûts opérationnels.

Les défis et perspectives d’avenir de la vision industrielle

Malgré ses nombreux avantages et applications, la vision industrielle doit encore faire face à plusieurs défis pour continuer à évoluer et répondre aux besoins spécifiques de chaque secteur :

  • L’adaptabilité : en raison de la diversité des domaines d’application, il est nécessaire de développer des systèmes de vision flexibles et adaptables aux différentes contraintes (conditions d’éclairage, variabilité des produits…).
  • La performance : les systèmes de vision doivent être capables de fonctionner rapidement et de traiter un grand nombre d’images en temps réel,
  • L’intégration : les systèmes de vision doivent pouvoir s’intégrer facilement dans l’environnement existant d’une entreprise, tant au niveau matériel que logiciel,
  • La fiabilité : les solutions de vision industrielle se doivent d’être robustes et fiables, notamment dans des environnements difficiles ou exigeants (températures extrêmes, présence de poussières…).
  • L’apprentissage automatique : le développement de l’intelligence artificielle et du machine learning offre de nouvelles opportunités pour améliorer les performances et l’autonomie des systèmes de vision.
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En conclusion, la vision industrielle est une technologie clé pour l’industrie du futur, et son utilisation ne cessera de se développer dans les années à venir. Les enjeux sont nombreux, tant au niveau technique qu’économique, mais cette technologie promet de transformer la façon dont fonctionnent les entreprises et d’ouvrir la voie à une industrie toujours plus performante, flexible et innovante.

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