Et quelle est la corrélation entre le scanning industriel fixe et la vision artificielle ? Nous demandons à un expert de nous éclairer sur ces tendances de l’automatisation industrielle.
De nombreuses organisations de la chaîne d'approvisionnement explorent actuellement le potentiel de technologies plus automatisées et intelligentes, y compris Zebra. Avec des objectifs de production en constante évolution et des délais d'exécution des commandes plus serrés, les fabricants ont besoin de solutions faciles à utiliser qui contribuent à améliorer la qualité et à stimuler les performances de production. Les exploitants d'entrepôts et de centres de distribution recherchent des moyens de rationaliser le processus de retour. Et les détaillants sont constamment à la recherche d'outils qui soulagent les employés des exigences accrues en matière d'exécution, sans compromettre la qualité de l'expérience client.
C'est pourquoi il y a un buzz croissant autour de technologies telles que la vision artificielle et la vision par ordinateur.
Mais malgré leurs noms à consonance similaire, ces technologies ont deux objectifs très différents qui, parfois, convergent. Il existe également des technologies, telles que les scanners industriels fixes, qui peuvent fonctionner en tandem avec des solutions de vision industrielle et de vision par ordinateur pour apporter plus d'étendue, de profondeur et de vitesse à la visibilité opérationnelle et à l'automatisation industrielle.
Nous avons donc demandé à Donato Montanari, vice-président et directeur général de l'activité Machine Vision de Zebra, de décomposer la terminologie et les cas d'utilisation dans le dernier volet de notre série "Demandez à l'expert" :
Pouvez-vous commencer par expliquer les différences entre la vision artificielle et la vision par ordinateur ?
Donato : Il serait peut-être plus facile de commencer par les similitudes.
La vision artificielle et la vision par ordinateur sont toutes deux des systèmes basés sur l'intelligence utilisés pour la capture, le traitement et l'analyse d'images. Dans les environnements d'entreprise et industriels, leur valeur commune réside dans leur capacité à améliorer le contrôle de la qualité et le contrôle des processus en détectant à la fois les problèmes isolés et les modèles qu'un humain pourrait manquer pour une raison quelconque. Par exemple, les systèmes de vision artificielle et de vision par ordinateur sont formés pour rechercher des écarts dans certains composants d'une opération. Lorsque des problèmes sont identifiés, les systèmes informent les principales parties prenantes, puis les aident à décider des mesures à prendre pour éviter de subir d'importantes pertes d'inventaire, financières ou de clients.
Cependant, la vitesse et le niveau auxquels cette intelligence est collectée, distribuée et appliquée est l'un des facteurs les plus distinctifs entre les deux types de technologies.
La vision artificielle est souvent utilisée sur une chaîne de production dans une usine de fabrication pour rechercher des incohérences visuelles dans une étiquette, un emballage ou même la conception d'un article qui pourraient entraîner des retours, des pénalités de non-conformité et d'autres conséquences coûteuses. Beaucoup utilisent une structure d'alerte réussite/échec pour aider les inspecteurs à décider rapidement si les articles doivent être autorisés à continuer sur la ligne ou doivent être retirés sans avoir à consulter d'autres personnes au préalable. Les systèmes de vision industrielle ont également tendance à être autonomes, ce qui signifie que la capture et l'analyse d'image se produisent directement sur la ligne - les données n'ont pas besoin d'être envoyées à un système de back-office pour le traitement.
La vision par ordinateur, en revanche, est souvent utilisée comme plate-forme de traitement d'arrière-plan pour les technologies de capture d'images utilisées en première ligne, telles que les solutions d'automatisation intelligentes, les scanners bioptiques et même les ordinateurs mobiles. Des algorithmes avancés sont utilisés pour aider les décideurs à voir ce qui se passe dans leurs opérations et comprendre parfaitement pourquoi cela se produit. Bien que la vision par ordinateur suscite toujours une prise de décision et une action rapide, il y a généralement un délai un peu plus long entre les deux étant donné la profondeur et l'étendue des données traitées par le système. La vision par ordinateur est généralement un outil d'analyse beaucoup plus complet que la vision artificielle, qui est beaucoup plus comparative à un niveau de facteur unique (c'est-à-dire que le texte sur l'étiquette d'avertissement de l'article est censé être rouge, mais la caméra de vision artificielle indique qu'il est violet).
En fait, les systèmes de vision industrielle ont tendance à être conçus pour prendre en charge des applications d'automatisation industrielle très spécifiques en raison de leurs capacités de ligne de visée uniques et de leurs limites. Les algorithmes de vision par ordinateur, en revanche, peuvent être utilisés plus largement pour répondre aux besoins d'analyse qualitative. C'est pourquoi vous êtes plus susceptible de voir la vision artificielle ou certains dérivés, tels que la numérisation industrielle fixe, dans les environnements de fabrication, d'entreposage et de distribution, et la vision par ordinateur dans le commerce de détail ou les soins de santé.
Alors, la vision artificielle est-elle essentiellement une solution de caméra ?
Donato : Oui et non. La vision artificielle s'appuie sur une technologie de caméra hautement spécialisée pour concilier l'état visuel actuel d'un article ou d'une étiquette avec ce à quoi il devrait ressembler selon le guide des normes. Cependant, lorsque quelqu'un parle de vision artificielle, il est peu probable qu'il se réfère exclusivement au composant caméra. La « vision industrielle » est en fait un ensemble cohérent de technologies et de méthodologies utilisées pour l'inspection et le suivi automatiques, basés sur l'imagerie, des articles en cours de fabrication et des produits finis du point de vue du contrôle des processus et du contrôle de la qualité.
Par exemple, un équipementier automobile peut utiliser la vision artificielle pour améliorer la vitesse et la précision des inspections visuelles au fur et à mesure que les articles avancent sur la ligne dans un environnement de fabrication discret où le contrôle qualité est essentiel. Le système de vision industrielle - c'est-à-dire les caméras ou capteurs intelligents - positionné au-dessus ou en ligne avec le tapis roulant peut apprendre à reconnaître quand une pièce est mal étiquetée ou s'il y a une différence dans la conception par rapport aux plans. Après avoir capturé un instantané, une analyse intelligente se produira sur place pour vérifier la qualité de ce qui est produit et préparé pour l'expédition. Si plusieurs anomalies sont identifiées par le système de vision industrielle, cela pourrait indiquer un problème de processus plus important que le fabricant n'aurait peut-être pas reconnu jusqu'à ce que les pièces aient été expédiées - et renvoyées par - le client.
Les caméras de vision artificielle peuvent-elles alors être utilisées pour suivre et tracer des objets ?
Donato : Les solutions de numérisation industrielles fixes sont davantage utilisées pour le suivi et la traçabilité des pièces ou des produits finis lorsqu'ils se déplacent le long d'une chaîne de production, de prélèvement, d'emballage ou d'expédition, tandis que la vision industrielle est le plus souvent utilisée pour l'inspection visuelle de ces articles à des fins de contrôle qualité - ou à des fins de contrôle de processus. Cependant, les scanners industriels fixes - du moins ceux proposés par Zebra - peuvent être utilisés pour la vision industrielle avec une reconfiguration logicielle assez simple.
Pouvez-vous clarifier ce que vous entendez par suivi et traçabilité dans ce cas ?
Donato: Les scanners industriels fixes sont généralement utilisés pour lire les codes-barres des articles se déplaçant le long des tapis roulants ou des lignes de traitement des commandes dans les centres de distribution et les entrepôts et fournir une mise à jour de l'état aux responsables logistiques ou éventuellement même aux clients. En plus de vérifier qu'un article est passé par un point de contrôle, qui est le composant de suivi, ces scanners peuvent être configurés pour vérifier l'exactitude des étiquettes de produit ou d'emballage, confirmer automatiquement que tous les articles d'une commande ont été prélevés et transmis pour l'emballage, voire faciliter l'acheminement des expéditions. Des scanners industriels fixes peuvent également être utilisés pour vérifier les articles retournés et aider à accélérer le processus de remise en rayon. S'ils sont configurés pour la vision industrielle, ces scanners pourraient même être utilisés pour identifier les articles dont le retour n'est pas acceptable selon les normes de qualité définies dans le système.
En fin de compte, les responsables logistiques et les équipes de contrôle qualité veulent simplement un bon outil pour aider à décoder les articles arrivant sur la ligne plus rapidement qu'il n'est possible aujourd'hui. Toute technologie qui peut aider à éliminer les problèmes de qualité et les erreurs d'exécution qui leur coûtent du temps, de l'argent et, dans certains cas, des clients, est également très appréciée.
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