Transformer l'inspection par vision grâce à l'IA et au Deep Learning

Découvrez comment les algorithmes d'intelligence artificielle et d'apprentissage profond dynamisent nos systèmes d'inspection, garantissant une précision et une efficacité inégalées en matière de contrôle qualité.

L'intelligence artificielle dans l'inspection par vision

Dans le domaine en constante évolution de l'industrie de l'emballage plastique, le maintien des normes les plus élevées en matière de qualité des produits reste une priorité absolue. Le rôle de l'inspection par vision en tant qu'élément majeur de l'assurance qualité a connu une évolution remarquable - grâce aux percées de la technologie de l'apprentissage profond. En exploitant la puissance de l'apprentissage profond, les processus d'inspection par vision dans l'industrie manufacturière ont été considérablement améliorés, ce qui se traduit par une précision et une efficacité supérieures, ainsi que par une amélioration globale de la qualité des produits.

Dans ce qui suit, nous allons nous pencher plus en détail sur certaines des solutions d'IA réelles que nous avons développées pour nos systèmes de vision. En intégrant des algorithmes d'apprentissage profond de pointe à notre technologie d'inspection par vision déjà robuste, nous ne nous contentons pas de suivre le rythme des normes industrielles, nous les redéfinissons. Notre approche consiste à exploiter la puissance de l'IA pour analyser et interpréter des données visuelles complexes dans des applications à grande vitesse. Cela permet de détecter les moindres imperfections et de s'assurer que chaque produit qui sort de la chaîne de production est de la meilleure qualité possible. Qu'il s'agisse de détecter des variations subtiles de couleur et de texture ou de reconnaître des motifs et des formes complexes, nos systèmes de vision améliorés par l'IA sont équipés pour relever l'ensemble des défis du contrôle de la qualité avec une précision et une efficacité sans précédent.

En un coup d'œil

Principaux avantages de l'intelligence artificielle dans l'inspection par vision

Détection automatisée des défauts

L'apprentissage profond formé sur de grands ensembles de données améliore le contrôle de la qualité

Détection des anomalies

Au-delà de la reconnaissance des formes: Découverte de défauts cachés et détection d'irrégularités

Apprentissage adaptatif

Garantir la qualité des produits dans des conditions de fabrication complexes et changeantes

Boucles de rétroaction continues

S'adapter et améliorer la précision même lorsque les produits évoluent

Réduire les faux positifs et les faux négatifs

Améliorer la précision de la détection des défauts et minimiser les erreurs d'inspection

Prévision de la qualité

Maintenance proactive pour prévenir les défauts avant qu'ils ne se produisent et pour stimuler l'OEE

Apprentissage profond pour les bouchons attachés

Auparavant, les systèmes de vision avaient besoin d'un grand nombre d'échantillons pour la configuration, contenant tous les types de défauts de fermeture à détecter. Cette approche atteignait rapidement ses limites ou entraînait des efforts de développement supplémentaires lorsque des fermetures spéciales ou des bouchons attachés étaient inspectés. Une solution logicielle basée sur l'apprentissage profond (Deep Learning) a été mise en œuvre: Elle améliore cette procédure chronophage, permettant de détecter divers défauts de fermeture, même pour des types de fermeture difficiles.

Avec notre nouvelle approche, l'opérateur peut former le système sur la base d'un ensemble de quelques bonnes pièces, en veillant à ce que les écarts par rapport aux « bonnes » fermetures définies soient automatiquement rejetés. Cela signifie que notre système détecte même les plus petites imperfections et garantit que vos produits répondent aux normes de qualité les plus élevées.

Dans le passé, les fermetures étaient généralement symétriques par rapport à la rotation et aucun alignement n'était nécessaire. L'introduction des bouchons attachés a permis d'établir sur le marché de nouvelles géométries et conceptions asymétriques. Notre nouvelle approche logicielle permet d'inspecter même les conceptions complexes et asymétriques. Toutefois, il n'est pas nécessaire d'aligner les bouchons, car le logiciel est entraîné avec des bouchons dans différentes positions de rotation.

La configuration de l'inspection est particulièrement intuitive. La création de références permet à l'opérateur de définir les zones à inspecter pour détecter les défauts. L'opérateur utilise une valeur de tolérance pour faire la distinction, lors de l'évaluation, entre une bonne et une mauvaise fermeture. Ainsi, le contrôle total de la qualité de la production et de l'inspection est toujours garanti.

Pour en savoir plus sur l'IA utilisée pour l'inspection des fermetures, visionnez la vidéo suivante.

Un réseau neuronal améliore la précision de la détection des performances

Le PreMon s'appuie sur l'IA pour détecter avec précision la position des préformes. Ainsi, la mise en place de nouveaux produits est rationalisée grâce à l'identification automatique des préformes sans étapes de mise en place manuelles et fastidieuses.

Au départ, des algorithmes classiques utilisant la correspondance des modèles ont été utilisés, mais ils se sont révélés peu fiables pour les préformes très transparentes, les distances variables entre les convoyeurs, les convoyeurs sales et d'autres situations difficiles. Pour surmonter ces limitations, un réseau neuronal a été développé et est maintenant déployé dans tous les systèmes PreMon. Cette solution d'IA avancée garantit une détection cohérente et précise des préformes, améliorant ainsi l'efficacité et la fiabilité de la surveillance des préformes.

L'IA permet de relever les défis de l'IML transparent

Les algorithmes avancés d'intelligence artificielle transforment le paysage du contrôle de la qualité IML, en particulier en ce qui concerne les étiquettes transparentes sur des supports transparents. Auparavant, ce problème représentait un obstacle important, entraînant des rejets injustifiés.

Notre IMLWatcher, doté d'une intelligence artificielle, inspecte tout écart par rapport à l'image de référence, comme des étiquettes manquantes ou incorrectes, des soufflures, etc. Grâce à une caméra supérieure qui regarde à l'intérieur de la benne et à un objectif spécial, les produits peuvent être positionnés dans n'importe quelle rotation devant la caméra, ce qui garantit une inspection précise, même en cas de désalignement important. La configuration d'un nouveau produit se fait en deux petites étapes, après quoi le système est prêt pour l'inspection. Un score d'anomalie indique les déviations, ce qui permet aux opérateurs d'ajuster les niveaux de tolérance en fonction de leurs exigences de qualité spécifiques.

Améliorer la précision de l'inspection des étiquettes de manchon grâce à l'IA

Le SleeveWatcher utilise la détection d'anomalies basée sur l'IA, offrant une robustesse supérieure à celle des méthodes traditionnelles. Contrairement à l'inspection conventionnelle, qui peut être incohérente avec les variations de produits, la détection d'anomalies n'identifie que les événements inhabituels et les comportements extraordinaires dans les ensembles de données. Elle évalue les écarts par rapport à l'apparence typique des étiquettes de manchon.

Par exemple, des étiquettes de manchon brillantes peuvent provoquer des reflets que les méthodes traditionnelles classent à tort comme des défauts, ce qui entraîne de faux rejets. Toutefois, le système d'IA reconnaît ces reflets comme des variations normales, distinguant avec précision les véritables défauts des écarts inoffensifs. Il en résulte une amélioration significative de la précision et de la cohérence de l'inspection des étiquettes de manchons.

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FAQs sur l'IA Intravisible

Si l'IA est un outil puissant qui améliore considérablement les systèmes d'inspection par vision, elle n'est pas une solution universelle à tous les problèmes. L'inspection par vision pilotée par l'IA offre des avantages remarquables, tels que l'amélioration de la précision, de l'efficacité et de la capacité à gérer des tâches complexes. Toutefois, son efficacité dépend de plusieurs facteurs, tels qu'une mise en œuvre correcte, la qualité des données et les exigences spécifiques de l'application.

L'IA excelle dans l'identification de modèles, la détection d'anomalies et la prise de décisions en temps réel, ce qui peut considérablement améliorer les processus de contrôle de la qualité. Cependant, les méthodes traditionnelles et la supervision humaine restent cruciales, en particulier dans les situations où l'IA pourrait être confrontée à des limites ou nécessiter des ajustements. L'intégration de l'IA aux technologies et à l'expertise existantes garantit une approche équilibrée, tirant parti des forces de l'IA et des méthodes conventionnelles pour obtenir des résultats optimaux dans les systèmes d'inspection par vision.
L'intelligence artificielle dans les systèmes d'inspection par vision va au-delà de la simple identification des défauts. L'IA peut également améliorer la maintenance prédictive et les prévisions de qualité. En analysant les données historiques et en temps réel, les modèles d'IA peuvent prédire les problèmes potentiels dans les machines ou les processus, ce qui permet une maintenance proactive pour prévenir les défauts avant qu'ils ne se produisent. Cette capacité prédictive améliore l'efficacité globale des équipements (OEE) et garantit une qualité constante des produits en fournissant des informations et des tendances exploitables.

Un premier pas vers l'utilisation complète des données est possible en utilisant l'IntraVisualizer. Il s'agit d'un logiciel d'analyse de données qui rassemble et analyse toutes les données de qualité des systèmes d'inspection INTRAVIS en un seul endroit.
Les modèles d'apprentissage profond améliorent considérablement la précision des systèmes d'inspection par vision en analysant de grandes quantités de données pour identifier des modèles et des anomalies subtiles. Les méthodes d'inspection traditionnelles reposent souvent sur des règles prédéfinies et une inspection manuelle, qui peuvent passer à côté de défauts complexes ou de variations dans la qualité des produits. En revanche, les modèles d'apprentissage profond apprennent à partir de vastes ensembles de données d'images et d'autres informations pertinentes, ce qui leur permet de reconnaître et de comprendre les détails complexes susceptibles d'indiquer un défaut.

Ces modèles utilisent des réseaux neuronaux pour traiter et analyser les données, apprenant à différencier les variations acceptables des véritables défauts. Cette capacité d'apprentissage et d'adaptation rend les modèles d'apprentissage profond particulièrement efficaces pour détecter des anomalies subtiles qui pourraient passer inaperçues avec les techniques d'inspection traditionnelles.

En outre, les modèles d'apprentissage profond s'améliorent continuellement au fil du temps, au fur et à mesure qu'ils sont exposés à davantage de données. Ce processus d'apprentissage continu signifie que la précision de la détection des défauts augmente, ce qui conduit à un contrôle qualité plus fiable et plus cohérent. En conséquence, les fabricants peuvent obtenir une meilleure qualité de produit et réduire les déchets, les reprises et les réclamations des clients.
Les méthodes d'inspection traditionnelles s'appuient sur des critères statiques et des règles prédéfinies, qui peuvent être limités dans le traitement de modèles complexes et variables. L'IA améliore la précision des systèmes d'inspection par vision en apprenant continuellement à partir de grandes quantités de données, ce qui renforce sa capacité à reconnaître et à classer les défauts. Les systèmes d'IA évoluent au fil du temps, affinant leurs algorithmes en fonction des nouvelles données et du retour d'information. Ce processus d'apprentissage dynamique réduit la probabilité d'erreur humaine et garantit que les évaluations restent cohérentes et précises, même si les conditions de production ou la conception des produits changent.

En outre, les algorithmes d'IA avancés sont capables d'identifier des schémas et des corrélations subtils dans les données qui peuvent ne pas être apparents pour les inspecteurs humains. Par exemple, un système d'IA peut détecter des relations complexes entre différents types de défauts et des étapes spécifiques du processus de fabrication, ce qui peut conduire à une analyse plus efficace des causes profondes et à l'optimisation du processus. Ce niveau de détail et de précision est particulièrement utile dans les industries où la précision et le contrôle de la qualité sont primordiaux. En tirant parti de l'IA, les fabricants peuvent atteindre des normes de qualité plus élevées, minimiser les déchets et améliorer l'efficacité opérationnelle globale.
Oui, l'IA peut améliorer de manière significative la maintenance prédictive des systèmes d'inspection par vision. En analysant les données historiques et en temps réel, les algorithmes d'IA peuvent identifier des modèles et des anomalies qui indiquent des problèmes potentiels sur les machines avant qu'ils ne conduisent à des défaillances. Cette capacité prédictive permet une maintenance proactive, en traitant les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent et en réduisant les temps d'arrêt imprévus. Il en résulte une amélioration de l'efficacité des équipements, une réduction des coûts de maintenance et une amélioration de la fiabilité et de l'efficacité globales du processus de production. La mise en œuvre d'une maintenance prédictive pilotée par l'IA garantit que les systèmes d'inspection par vision restent opérationnels et optimaux, favorisant ainsi une qualité de produit et une efficacité de production constantes.
La mise en œuvre de l'IA dans les systèmes d'inspection par vision existants peut être simple, car nos solutions d'IA sont conçues pour s'intégrer de manière transparente au matériel et aux logiciels actuels. Les capacités d'inspection s'en trouvent améliorées sans qu'il soit nécessaire de procéder à une refonte complète du système. La fluidité de l'intégration dépend des caractéristiques uniques et de la configuration de vos systèmes existants.

Notre équipe est heureuse de vous accompagner tout au long du processus, afin d'assurer une transition en douceur et une intégration optimale. Nous travaillons en étroite collaboration avec vous pour comprendre les exigences de votre système et personnaliser les solutions d'IA pour répondre à vos besoins. N'hésitez pas à nous contacter pour une vérification de la mise à niveau!

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