Même si la vision traditionnelle 2D a de beaux jours devant elle, l’Intelligence Artificielle ouvre des perspectives de contrôles inenvisageables il y a encore peu. La technologie Deep Learning est maintenant disponible en plusieurs déclinaisons comme la librairie base PC (HALCON, COGNEX VISION PRO VIDI,…) ou des capteurs autonomes tels que COGNEX In-Sight D900, IDS NXT OCEAN. A titre d'exemple, voici 3 applications types où la technologie du deep learning associée aux performances de la vision industrielle prend tout son sens :

Lecture OCR : De nouvelles générations d’outils de lecture OCR utilisent déjà la technologie deep learning pour identifier les polices de caractères les plus courantes dans le monde de l’industrie. Dans des cas de marquage courant, ils s’acquittent de la lecture sans nécessiter de phase d’apprentissage comme c’est encore le cas avec les outils «traditionnels». Dans des situations plus complexes où l’image de la zone de lecture est changeante (surface de marquage souple et donc déformable , surface transparente avec arrière-plan variable, présence de reflets), le deep learning, en utilisant une base d’images issues de la production, permet d'aller plus loin en développant une bibliothèque sur mesure pour mener cette tache avec une efficacité redoutable.  

Classification : Trouver des points communs entre plusieurs images d’une même catégorie d’objets rend les taches de classification enfantins ! Il suffira de constituer une base d’images pour chaque famille à classer et le deep learning saura extraire des caractéristiques qui nous échappent pour définir ses règles de différentiations. Cela sans contraindre les objets à un positionnement rigoureux ! En partant d’une logique primaire développée pendant l’apprentissage initial, le deep learning permet de réaliser des tâches précises sans être expressément programmé pour celles-ci.

Détection : La détection des défauts est probablement le domaine qui profitera le plus de ces avancées technologiques. Le deep learning bouleverse l’approche traditionnelle qui consiste à présenter des images avec des défauts sur lesquels sont positionnés des outils de contrôle vision. Ceci impose d’avoir des cas de défauts connus à l’avance, reproductibles et que l’on doit présenter au moins une fois au système. Grâce à la technologie du deep learning, il est maintenant possible d’apprendre les caractéristiques du produit dit "conforme" et détecter toute anomalie même si cette dernière apparait pour la première fois. Pour les inspections complexes de produits aux défauts imprévisibles les outils s'appuyant sur le deep learning constituent donc une alternative de choix.

 MECACONCEPT, en tant qu'intégrateur indépendant en solutions vision, saura vous proposer la solution la plus adaptée à vos besoins dans des domaines comme la relecture OCR, la classification ou la détection de défauts.