Applications industrielles (et robotiques) des systèmes de vision dotés d'IA

Les nouvelles tendances technologiques, liées à laFabrication avancée et auIntelligence artificielleont contribué à la croissance et à l'évolution de la vision par ordinateur dans l'industrie et les services.

Le paradigme de l'économie de marché a certainement contribué à cela. Industrie 4.0. C'est précisément dans ce domaine que les systèmes de vision et les capteurs dotés d'IA jouent un rôle décisif, en raison des avantages qu'ils offrent.

Ces dispositifs sont donc désormais des composants essentiels des systèmes d'automatisation avancés, tels que leur application sur les robots collaboratifs, comme notre todrobot TR1. Voyons pourquoi.

Les avantages

Les avantages des systèmes de vision dotés d'une intelligence artificielle sont principalement évalués en fonction des performances suivantes tâches répétitives nécessitant une précision et une exactitude extrêmes.

Ils sont donc mesurés en termes d'augmentation de la vitesse d'exécution, de normalisation de la qualité, d'élimination des erreurs aléatoires et des défauts.

À cela s'ajoute la la réduction des déchets (et les coûts qui en découlent) et la réduction de fois de temps d'arrêt pour les machines et les opérateurs humains, ce qui se traduit par une augmentation de la consommation d'énergie. une efficacité et une rentabilité accrues.

En outre, aucun autre élément de la chaîne de production ne capture plus d'informations ou n'est plus utile pour évaluer les produits et détecter les défauts, pour collecter des données afin de diriger les opérations et d'optimiser la productivité des robots et des autres équipements. 

Vision artificielle et cobots 

La vision par ordinateur est une technologie qui remplace l'œil humain par des lunettes. appareils photo numériques e techniques de traitement de l'image.

La diffusion de ces systèmes de vision dans les industries peut toutefois être considérée comme parallèle à celle des cobots, les robots collaboratifs capables d'opérer en toute sécurité dans les mêmes espaces physiques que les opérateurs humains.

C'est en effet grâce à des systèmes de vision dotés d'une intelligence artificielle que les machines en général, et les cobots en particulier, acquièrent les capacités de "voir", de "comprendre" et d'"interpréter". Des capacités nécessaires pour accomplir les tâches qui leur sont assignées et interagir avec les opérateurs humains.

Les applications industrielles des systèmes de vision avec IA, associées aux robots collaboratifs, peuvent donc être énumérées comme suit :

  • Remerciementsconcernant le contrôle de la qualité et les défauts de production ou la conformité aux normes de produit ;
  • Orientation, positionnement et guidageGénéralement associé à la palettisation, au cours de laquelle des capteurs de vision permettent de guider le bras anthropomorphe du Cobot ;
  • Mesures sans contactIl s'agit de la possibilité de prendre des mesures sans contact physique ni intervention humaine ;
  • Classification et sélectionl'une des opérations les plus complexes, grâce à laquelle un cobot, doté d'une vision artificielle, peut choisir de saisir et de repositionner des objets de nature différente, en les classant.
  • LectureIl s'agit de reconnaître l'emballage, de vérifier le code-barres et de saisir l'article pour le mettre dans une boîte ou le placer sur une palette.
  • Compterest la capacité de compter un nombre spécifique d'objets ou le nombre d'occurrences d'une caractéristique dans un objet spécifique.
  • Surveillance et interactionIl s'agit d'assurer la sécurité de l'interaction homme-machine dans le même environnement de travail, de reconnaître la position et les mouvements des opérateurs et de fournir aux cobots les informations nécessaires pour interagir avec eux, en évitant tout contact.

Enfin, il convient de souligner que ce qui fait la différence, dans toutes les applications citées, c'est la capacité des systèmes de vision à apprendre par le biais de l'apprentissage. Apprentissage automatique o Apprentissage profond.

L'intelligence artificielle apprend en effet de l'expérience.

Il accumule des informations et devient de plus en plus précis et exact dans l'exécution de ses tâches. 

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