SICK étend les fonctions de sa plateforme de vision industrielle Nova avec une solution d’inspection 3D assistée par intelligence artificielle. Celle-ci combine le traitement des données de hauteur issues de l’imagerie 3D avec des algorithmes de deep learning. L’objectif est de traiter des opérations de contrôle qualité pour lesquelles une inspection traditionnelle fondée sur des règles atteint ses limites.
Avec la suite d’outils Nova Intelligent Inspection, des fonctions d’IA sont ainsi intégrées aux solutions de vision 3D haute précision du fabricant. La technologie peut notamment être utilisée en logistique, dans l’électronique, la fabrication de batteries, l’automobile ou encore la production de biens de consommation.
Associer données de hauteur et deep learning
Le principe repose sur l’exploitation des informations de hauteur contenues dans chaque pixel acquis par les systèmes de vision 3D. Ces données permettent de reconstruire une représentation tridimensionnelle de l’objet inspecté. Un réseau neuronal entraîné analyse ensuite cette représentation afin d’identifier les défauts recherchés. Les anomalies détectées peuvent être visualisées sous la forme d’une carte thermique facilitant leur localisation.
Cette approche permet notamment de réaliser des inspections indépendamment de la couleur ou du contraste de l’objet. Elle peut donc apporter une réponse à certaines applications difficiles à traiter par des systèmes conventionnels, notamment lorsque les caractéristiques recherchées concernent essentiellement la forme, la géométrie ou la hauteur.
La configuration repose sur un apprentissage par l’exemple à partir d’images échantillons. Les utilisateurs peuvent collecter leurs propres données, entraîner le modèle et exécuter les opérations d’inspection directement sur l’appareil. Cette possibilité vise également à faciliter l’adaptation du contrôle lors des changements de lots ou de produits.
Des applications du conditionnement à l’électronique
Parmi les applications envisagées figurent la détection de déformations d’emballages, l’identification de boîtes vides ou d’objets manquants dans des bacs, la vérification d’assemblages et l’inspection de surfaces dans la production électronique et de batteries. Dans l’automobile, la technologie peut également servir à la classification et au contrôle de pneus, notamment avec des fonctions d’OCR 3D.
Pour le contrôle d’emballages carton après remplissage, par exemple, le système exploite les écarts de hauteur, la forme et la surface de l’emballage afin d’identifier des déformations. La mesure 3D permet de rechercher ces défauts même lorsqu’ils ne présentent pas de contraste de couleur suffisant pour une inspection 2D classique.
La même logique peut être appliquée au contrôle d’intégralité de composants en production ou à la recherche d’anomalies sur des pièces de dimensions très différentes.
Une solution configurable sur la plateforme Nova
Les fonctions d’IA pour la 3D sont proposées sous licence sur des appareils prédéfinis ou par l’intermédiaire d’une licence de mise à niveau. Le jeu d’outils Nova conserve parallèlement des fonctions de vision conventionnelle basées sur des règles, permettant de combiner différentes méthodes d’inspection selon l’application.
Cette intégration de réseaux neuronaux à la plateforme Nova élargit ainsi le champ d’utilisation de la vision 3D aux contrôles dans lesquels les variations de forme sont complexes à décrire par une succession de règles prédéfinies. L’apprentissage à partir des données propres à l’application permet d’adapter le modèle aux caractéristiques des produits et aux anomalies effectivement recherchées.
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