Reconnaître, trier, compter
AI Vision intégrée en quelques étapes
Le traitement des données d'image joue un rôle décisif dans de nombreux secteurs industriels, que ce soit pour l'assurance qualité, la surveillance de la production ou la robotique. Dans ce contexte, les systèmes basés sur l'IA ouvrent de nombreuses possibilités et résolvent des défis qui étaient auparavant difficiles à relever, même dans des applications industrielles existantes. En effet, les réseaux neuronaux entraînés peuvent reconnaître des modèles complexes, identifier des anomalies et même prédire des pannes d'outils, ce qui permet d'améliorer considérablement les performances des processus. Mais si les possibilités sont fascinantes, de nombreuses entreprises se demandent encore comment implémenter le traitement d'images basé sur l'IA dans leurs applications existantes.
Le fonctionnement exact de la technologie et la manière de la mettre en œuvre dans leurs propres applications continuent de soulever des incertitudes et de révéler des lacunes dans les connaissances de nombreux secteurs. Les fabricants de systèmes IA intelligents et de caméras apportent des réponses, notamment en simplifiant l'utilisation des systèmes de vision embarqués basés sur l'IA. IDS NXT en est un exemple : ce système complet d'IA ouvre la porte non seulement aux experts, mais aussi aux développeurs citoyens, pour qu'ils puissent utiliser sans effort le traitement d'image basé sur l'IA. L'intégration dans les applications est ainsi non seulement plus simple, mais aussi plus rapide à réaliser.
Reconnaître, trier, compter, vérifier l'intégrité
Le traitement d'images basé sur l'IA a la capacité de classer les images dans différentes catégories, ce qui se révèle très utile lors de la reconnaissance et de la classification de produits. Il est ainsi possible d'automatiser de nombreuses tâches qui sont encore trop souvent effectuées par des humains. Cela englobe l'identification de défauts, le tri d'objets sur des tapis roulants ou encore les contrôles d'intégralité. Sa capacité à reconnaître des motifs et des structures complexes dans les images en fait un outil important pour l'assurance qualité. Car ce sont justement ces derniers qui sont le plus souvent très difficiles à saisir pour l'œil humain.
Analyse de faisabilité pour les experts du domaine
Dans le contexte des multiples opportunités et défis dans le domaine du traitement d'image, en particulier lors de l'utilisation de technologies, d'outils et de méthodes encore inconnus, la réalisation d'analyses de faisabilité gagne en importance. Elles permettent d'une part d'évaluer en connaissance de cause la faisabilité de la mise en œuvre, mais comportent également le risque de devenir rapidement laborieuses et coûteuses. Les compétences clés pour travailler avec des méthodes d'apprentissage machine ne sont toutefois plus les mêmes que pour le traitement d'images basé sur des règles. Le facteur décisif pour la qualité des résultats n'est plus le produit d'un code de programme développé manuellement par un expert en traitement d'image, mais est déterminé par le processus d'apprentissage avec des données d'exemple appropriées. Pour cela, une compréhension approfondie de l'application concernée est nécessaire.
Ce qui réduit également la charge de travail, en particulier lors des premiers tests d'application, c'est le fait qu'avec un système d'IA complet tel qu'IDS NXT, une grande partie du processus de développement et d'évaluation peut être effectuée dans un service cloud d'utilisation simple et intuitive. Dans ce studio de vision IA, les utilisateurs n'ont pas besoin d'avoir de l'expérience en IA, en programmation d'applications ou en traitement d'images. Le développement très complexe de systèmes embarqués, qui nécessitait jusqu'à présent des connaissances spécifiques avec des outils de développement très spécifiques, en bénéficie justement. Dans ces conditions, les analyses de faisabilité ne peuvent être réalisées que par les experts des domaines, qui possèdent le plus de connaissances sur les produits. Les entreprises sont ainsi moins dépendantes des programmeurs et des experts en traitement d'images lors de la phase d'évaluation.
Des phases d'entraînement courtes grâce à la stratégie des petits pas
Une fois que les tests de l'analyse de faisabilité ont permis de tirer les premiers enseignements, il est possible de procéder à des ajustements ciblés pour la suite des opérations afin d'améliorer la qualité et les performances des modèles d'IA. Pour cela, il est important de noter qu'une transition vers des jeux de données plus importants peut être nécessaire. Toutefois, le processus devrait être progressif afin de garantir que les modèles sont entraînés correctement et de manière fiable. Un jeu de données modeste au départ réduit le risque d'overfitting, où le modèle « mémorise » trop les données d'entraînement et procède à une généralisation incorrecte face à de nouvelles données inconnues. De plus, le fait d'utiliser peu de données raccourcit les phases d'entraînement et permet ainsi des expériences et des itérations plus rapides, ce qui vous permet d'obtenir un feedback quasiment en temps réel et d'adapter le modèle ou les jeux de données en conséquence.
Des outils conviviaux, tels que ceux mis à disposition par le studio de vision IA « IDS lighthouse », même à des utilisateurs inexpérimentés, aident en outre à évaluer et à apprécier les résultats issus de l'entraînement avec des exemples de données appropriés, directement dans le cloud. Ainsi, au début du projet, vous perdez peu de temps à préparer et à effectuer des tests sur la machine réelle, surtout si plusieurs itérations sont nécessaires.
Intégration simple avec un système tout-en-un
Cependant, même si le traitement d'image peut être généré intuitivement à l'aide d'outils conviviaux et permet aux novices d'obtenir de bons résultats, son intégration transparente dans l'application du client constitue un autre défi important. Cela se manifeste notamment dans les interfaces, tant au niveau matériel que logiciel. Du point de vue matériel, cela inclut des aspects tels que les connecteurs, les câbles, les adaptateurs et les longueurs de câbles afin d'assurer une connexion irréprochable. Côté logiciel, l'intégration tourne autour des questions de protocoles de transmission, de formats de résultats et d'intégration transparente du logiciel de traitement d'image dans le système de commande de l'installation. Les kits de développement logiciel (SDK) jouent souvent un rôle décisif à cet égard, car ils offrent les outils et les ressources nécessaires pour adapter de manière flexible la fonctionnalité de traitement d'image aux architectures système existantes. Pour maîtriser la diversité des langages de programmation, il n'est pas possible de poursuivre sans développeur.
Pour s'assurer que le traitement d'image ne soit pas seulement une technologie isolée, mais qu'il fasse partie intégrante de l'ensemble du processus d'application et qu'il puisse être intégré avec succès et simplicité, les aspects matériels et logiciels d'un système convivial doivent être considérés de manière globale. C'est possible grâce à des systèmes de vision embarqués tout-en-un comme IDS NXT.
Analyse intelligente des images dans le système modulaire
La promesse selon laquelle le traitement d'image basé sur l'IA peut être utilisé facilement par tout un chacun, même sans connaissances spécifiques en matière d'IA ou de programmation d'applications, ne fonctionne que si tous les composants, de l'acquisition d'images à la transmission des résultats d'analyse ou à la commande d'une machine, sont conçus de manière simple et cohérente. IDS NXT apporte, en plus du matériel de caméra intelligente, les données et la plateforme d'apprentissage de l'IA et permet, grâce à un éditeur visuel basé sur des blocs, d'assembler des séquences d'analyse individuelles, qui peuvent ensuite être exécutées en tant qu'applications sur la caméra par simple pression d'un bouton. Avec des outils de construction parfaitement adaptés les uns aux autres, le développement de la vision embarquée ne peut pas être plus simple.
Grâce à des interfaces standardisées, telles que des entrées et des sorties numériques, un service Web REST et des protocoles industriels tels que OPC-UA, l'intégration du système complet dans l'installation s'effectue avec une simplicité comparable à celle d'un capteur intelligent. Grâce au système basé sur application, la tâche d'analyse peut en outre passer d'un produit à un autre en quelques secondes. Cela minimise les coûts liés aux temps de préparation et rend les appareils spécifiques de vision embarquée rentables dès le premier lot. Un accès simple et global aux méthodes basées sur l'IA, comme dans l'exemple d'IDS NXT, facilite l'acceptation de la nouvelle technologie, ce qui permet enfin de combler les lacunes en matière de connaissances.
Autres infos
- Sur le site Web du produit, vous trouverez un complément d'informations sur la plateforme de vision embarquée IDS NXT avec IA.
- Dans l'article spécialisé « L'heure de l'IA a sonné », vous en apprendrez plus sur le système de vision IA IDS NXT et sur la manière dont le flux de travail complet de l'application est reproduit de manière intuitive, parallèlement à l'apprentissage automatique.
- Dans nos webinaires « How to build block-based custom vision apps » et « How to evaluate AI vision without camera », nous montrons comment des tâches d'inférence individuelles peuvent être réalisées en quelques minutes dans le cloud, testées et ensuite exécutées à la volée.