Points clés à retenir
Voici un aperçu rapide de la façon dont les solutions innovantes de vision industrielle et d’IA génèrent des résultats pour les fabricants modernes et les équipes logistiques :
- Edge learning : Traite sur le dispositif, nécessite une formation minimale et est idéal pour des inspections rapides et simples.
- Deep learning : Gère des applications complexes avec de grands jeux de données et des réseaux neuronaux avancés.
- Vision alimentée par l’IA : Détecte les défauts subtils et optimise le contrôle qualité avec une programmation minimale.
- Facilité d’utilisation : Simplifie la lecture des étiquettes et la configuration de l’inspection grâce au traitement du langage naturel.
- Avantage concurrentiel : Combine l’IA et la vision industrielle pour améliorer l’automatisation et l’efficacité opérationnelle.
L’IA complète la vision industrielle basée sur des règles par l’analyse d’images. Lorsqu’un ordinateur (ou système de vision) reçoit une image, le logiciel alimenté par l’IA compare cette image à une base de données composée de « bonnes » et de « mauvaises » images de référence et produit un résultat. Ce processus d’apprentissage de la reconnaissance de modèles et de déduction à partir d’images annotées permet aux ordinateurs de détecter les défauts en distinguant les anomalies acceptables des anomalies inacceptables sur les objets inspectés.
De plus, les solutions de vision industrielle intégrant la technologie de l’IA utilisent le traitement du langage naturel pour lire et interpréter les étiquettes sur les images, par rapport aux approches basées sur des règles qui nécessitent une programmation approfondie et une expertise technique importante. Cela permet à un plus grand nombre d’utilisateurs de tirer parti de l’IA pour l’automatisation industrielle. Deux technologies de pointe dans le domaine de l’IA : Edge learning et Deep learning permettent de simplifier davantage l’automatisation.
Edge learning – L’Edge learning est une technologie d’IA conçue pour une utilisation facile. Le traitement s’effectue sur le dispositif, ou « en périphérie », à l’aide d’un ensemble d’algorithmes préentraîné. La technologie est simple à configurer, utilisant des ensembles d’images plus petits (5 à 10 images), avec des périodes d’entraînement et de validation plus courtes que les solutions traditionnelles basées sur le Deep learning. Ne nécessitant aucune expertise dans le domaine, les experts non spécialisés en vision peuvent entraîner les outils d’Edge learning et générer des résultats précis en quelques minutes.
Deep learning – Deep learning est une technologie d’IA conçue pour automatiser les applications complexes et hautement personnalisées. Le traitement s’effectue via un processeur graphique (GPU), permettant aux utilisateurs de créer des réseaux neuronaux sophistiqués à partir d’ensembles d’images vastes et détaillés. En exploitant ces réseaux neuronaux, le Deep learning analyse rapidement et efficacement de vastes ensembles d’images pour détecter des défauts subtils, variables.
En savoir plus sur ces technologies et découvrir comment l’IA est utilisée pour donner aux fabricants dans l’infographie ci-dessous.