Maîtriser la puissance de la vision industrielle

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Marinho Wagemakers, Responsable de compte chez Advantech nous explique dans cet article pourquoi à mesure que l'utilisation de la vision industrielle se démocratisera, les capacités des robots ne vont faire que s'élargir

Equipements de Vision, Caméras

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L'avènement de l’Industrie 4.0 a permis de mettre encore plus l'accent sur la qualité et la flexibilité dans tous les domaines de la production industrielle mondiale. Le non-respect des normes préétablies ne peut être toléré, en particulier dans les applications de fabrication de précision, où même d'infimes déviations par rapport aux tolérances prescrites peuvent rendre des pièces inutilisables. Cela peut entraîner de coûteux retards dans l'exécution des commandes, avec les conséquences qui en découlent, tant au niveau commercial que de la réputation de l'entreprise.
Quel que soit l’endroit du monde où ils opèrent, les industriels d'aujourd'hui doivent être capables de réagir quasi instantanément aux évolutions de priorités de production, tout en respectant des impératifs de qualité et des délais de livraison toujours plus stricts, pour rester compétitifs. La vision industrielle, c'est-à-dire la reconnaissance d'images de haut niveau et la prise de décision associée, en fait partie intégrante et, selon Bloomberg, le marché de la vision industrielle dépassera les 18 milliards de dollars d'ici 2025. C'est une tendance qui s'est intensifiée du fait de la pandémie de COVID-19, mais qui existait déjà de toute façon. L’Industrie 4.0 est là depuis un certain temps déjà, mais elle-même sera dépassée dans les années à venir par Industrie 5.0. La cinquième révolution industrielle verra les hommes et les machines travailler en harmonie, avec des travailleurs qualifiés pour assurer les tâches de production à haute valeur ajoutée, permettant ainsi une personnalisation et une adaptation aux besoins des clients.

Le passage de l’Industrie 4.0 à l’Industrie 5.0, une autre tendance lourde
Indépendamment de la pandémie de COVID-19, certaines régions du monde connaissent de graves pénuries de main-d'œuvre. Aussi sophistiquée que soit une installation de production, elle ne peut fonctionner efficacement sans aucune supervision ni interaction humaine. Mais aux États-Unis, par exemple, les chiffres officiels du Bureau du Travail indiquent que près des trois quarts des opérateurs de machines du pays ont plus de 45 ans, alors que seulement 2% ont moins de 35 ans. La situation est similaire dans tous les grands pays industriels du monde.
Cela crée un énorme fossé. Et les jeunes qui entrent sur le marché du travail recherchent plutôt un travail plus stimulant, avec de réelles perspectives de progression. Les travaux fastidieux et répétitifs tels que le processus de surveillance et de supervision des machines (Machine Tending), qui représentent encore environ 40% de l'ensemble du travail manuel en usine, ont peu de chances d'intéresser les jeunes, surtout si l'on tient compte des risques de microtraumatismes répétés.
Certains fabricants ont tenté de relever le défi du « Machine Tending » avec des systèmes d'alimentation conventionnels. Dans certains cas, ceux-ci ont indubitablement un rôle à jouer. Mais beaucoup de ces systèmes sont coûteux et bruyants, et ne sont pas rétro-adaptables. Le plus important peut-être est qu'ils nécessitent encore une interaction humaine importante.
Les robots sont toujours une meilleure solution, car leurs systèmes de vision industrielle intégrés leur permettent de réagir et de s'adapter à ce qui se passe autour d'eux. Toutefois, si certains secteurs et entreprises ont rapidement adopté les capacités des robots et de la vision industrielle, d'autres ne l'ont pas fait.
Il est facile de comprendre pourquoi. L'introduction de robots dans les ateliers, surtout lorsque la place est déjà limitée, peut s'avérer très difficile. Même si la place est suffisante, reconfigurer l'espace pour faire de la place à un robot a un coût, tout comme la barrière nécessaire à assurer la sûreté. Par ailleurs, des temps d'arrêt considérables sont souvent à prévoir pour de tels aménagements, ce qui accroît encore la pression sur des calendriers de production déjà tendus. Et pour les entreprises novices en matière de robotique, il peut se révéler difficile de convaincre toutes les parties prenantes que l'investissement correspondant en capital, tant pour les robots eux-mêmes que pour les équipements auxiliaires, est justifiable et que le retour sur investissement est assuré. Même les robots Pick-and-Place, qui sont capables de gérer de nombreuses tâches répétitives de manière plus qu'adéquate, ont toujours besoin d'avoir des composants disposés devant eux d'une certaine manière pour pouvoir fonctionner correctement. Cela peut s'avérer le pire des scénarios : un investissement en capital coûteux, qui pour autant n'élimine pas le besoin de personnel peu qualifié.

Exploiter la vision industrielle pour guider les robots
Bien sûr, les robots industriels, quels qu'ils soient, ne peuvent pas être plus efficaces ni plus sûrs que les systèmes qui les pilotent et commandent leur fonctionnement. En ce qui concerne la vision industrielle, le temps de développement relativement long des systèmes, les problèmes de compatibilité lors de l'intégration de composants matériels et les questions relatives à la maintenance et à l'inspection des systèmes de vision industrielle ont aussi contribué à freiner une adoption plus large dans les ateliers.
Certains de ces défis ont été relevés grâce au développement de robots collaboratifs, un domaine dans lequel les avancées technologiques ont permis de créer des systèmes capables de fonctionner en toute sécurité aux côtés de personnel humain, dans des environnements de travail où l'espace est parfois limité. Cependant les progrès réalisés dans le domaine de la vision industrielle permettent aujourd'hui à cette technologie de s'imposer dans le secteur clé du service de machines.
La capacité des systèmes de vision industrielle à guider les robots pour assurer l'orientation et la présentation correctes des pièces destinées aux équipements de production est de plus en plus exploitée, notamment dans un nombre croissant d'applications où le positionnement et la précision sont tout aussi importants que le temps de cycle lui-même.

Un système de vision industrielle tridimensionnelle pour robots Pick-and-Place
C'est un domaine animé par des entreprises telles que Pickit 3D, qui a été fondée en 2016 pour résoudre les problèmes de service de machines. « De nombreuses entreprises utilisent déjà des robots dans leurs usines, mais elles ont besoin d'une plus grande flexibilité, en particulier lorsqu'il s'agit de fabriquer de petites quantités d'une gamme plus large de produits, » explique Tobias Claus de Pickit 3D. « Elles souhaitent aussi que leur propre personnel puisse "apprendre" sur place à un robot à traiter de nouveaux composants, sans avoir à faire appel à des experts. »
Pickit a vu une opportunité pour un système de vision industrielle tridimensionnelle pour robots Pick-and-Place. Cette technologie exclusive fait appel à des calculs et à des itérations complexes pour identifier et prélever des composants dans un récipient, puis les servir à une machine dans l'orientation requise, prêts à être traités. La technologie est préinstallée sur un puissant ordinateur industriel Advantech, l'un des leaders mondiaux des systèmes intelligents et des plateformes embarquées pour l'Internet des objets (IoT), ce qui permet de réduire le temps d'installation et de configuration.
Advantech a été choisi parce que la technologie Pickit nécessitait une unité de traitement puissante offrant suffisamment de threads pour traiter les informations reçues de la caméra 3D Pickit, avec la possibilité de traiter encore plus de données à mesure de l'évolution du système vers l'intelligence artificielle (IA). Le fait que l'ordinateur Advantech, comprenant le chassis ACP-2010 et la carte mère serveur ASMB-786G4, soit un produit catalogue, disponible dans le monde entier, et bénéficiant d'un support technique rapide et réactif, s’est aussi avéré un facteur clé.
Le changement de série ou de configuration se fait rapidement et ne nécessite que le changement d'un réceptacle et une simple pression sur un bouton, sans qu'il soit nécessaire de disposer sur place de nombreux gabarits, dispositifs et alimentations. Les algorithmes de vision quant à eux sont simplement stockés sur un PC. Le système est bien adapté aux applications avec des pièces qui se chevauchent et qui peuvent différer en taille et en forme. On peut aussi « apprendre » au système à identifier et manipuler un large éventail de pièces.
Parmi les clients de Pickit qui profitent d'une productivité accrue associée à une réduction de son personnel figure Talen Tools, un fabricant d'outils basé aux Pays-Bas. Le Directeur Général de l'entreprise, Roelof Talen, souhaite que ses employés travaillent confortablement, tout en voyant leurs performances s'améliorer. Il déclare : « Nous arrivions à produire 400 unités par jour avec six personnes dans un environnement sous haute pression. Depuis l'automatisation avec Pickit, nous produisons facilement 1000 unités avec seulement trois personnes, qui sont moins sous pression et sont globalement plus satisfaites de leur travail. »
À mesure que l'utilisation de la vision industrielle, associée à l'apprentissage machine (Deep Machine Learning), se démocratisera, les capacités des robots, pour le « Machine Tending » et d'autres tâches dans le cadre de l’Industrie 4.0 (et 5.0), ne vont faire que s'élargir. Toutefois, pour bon nombre des entreprises qui n'ont pas encore investi dans ce domaine, la question est bien plus de savoir « quand », plutôt que « si » elles le feront pour rester compétitives.
 

Posté le 3 mai 2021 - (52 affichages)
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