Entraînements électriques et automatisation
Tech-Podcast : La vision n’a pas dit son dernier mot
La vision industrielle, souvent appelée « vision », est à l’aube d’un changement de paradigme. Que vient après les méthodes classiques et comment l’œil humain inspire-t-il l’automatisation du futur, du contrôle qualité aux robots humanoïdes ?
Vision et IA : comment l’œil humain inspire l’automatisation du future
La vision industrielle, souvent appelée « vision », est en passe de connaître un changement de paradigme. Considérée depuis longtemps comme arrivée à maturité, elle fait face à de nouveaux défis en production, tandis que l’essor irrésistible de l’intelligence artificielle redessine les frontières du possible. Que vient donc après le traitement d’images classique ? Et comment combiner connaissances physiques et approches fondées sur les données pour créer des solutions vraiment robustes et flexibles pour l’industrie ?
De la physique à l’IA : une évolution technologique
La marche vers la vision moderne a commencé avec des algorithmes classiques, basés sur des règles. Du point de vue des physiciens, il est apparu que, tout comme la mécanique classique a fini par atteindre ses limites et a été complétée par la mécanique quantique, la vision a elle aussi atteint un point où l’effort requis pour de nouvelles solutions n’était plus guère justifiable. Des tâches complexes comme la conduite autonome ne pouvaient être résolues avec les anciennes méthodes que dans des sous-domaines, par exemple la reconnaissance de plaques d’immatriculation.
L’IA a été l’étape logique suivante, permettant de résoudre des problèmes auparavant jugés insolubles. Mais la véritable révolution ne réside pas dans l’IA « pure », elle naît de la combinaison entre les premiers principes physiques et l’intelligence fondée sur les données. Cette approche, également connue sous le nom d’« IA physique » (Physical AI), garantit que l’IA ne se contente pas de reconnaître des motifs, mais respecte aussi les lois physiques. Le système « comprend » le monde et évite ainsi des hallucinations physiquement invraisemblables.
Plus qu’une image : la puissance de la technologie du champ lumineux
Pour concrétiser cette nouvelle génération de systèmes de vision, une seule caméra 2D ne suffit souvent pas. La clé est de capturer l’intégralité du champ lumineux : non pas une image selon une seule perspective, mais des informations issues de multiples points de vue et directions de propagation de la lumière. Au lieu de prendre une image unique, un système multi-caméras saisit la façon dont la lumière se comporte dans toute la scène.
Cette approche basée sur le champ lumineux proposée par HD Vision Systems présente des avantages décisifs :
- Robustesse : des surfaces brillantes, réfléchissantes ou exigeantes, qui mettent en défaut les systèmes traditionnels, peuvent être analysées avec précision.
- Précision : grâce à l’appariement des images issues de différentes perspectives, on obtient un modèle 3D de l’objet extrêmement précis et cohérent.
- Efficacité : la technologie permet de réduire les besoins en données d’entraînement, car elle capte dès le départ davantage d’informations pertinentes. À l’avenir, l’enrichissement par des données synthétiques permettra même d’entraîner des défauts qui ne se sont encore jamais produits en réalité.
De l’opérateur à l’IA : numériser l’expertise métier
L’une des plus grandes difficultés de l’automatisation du contrôle qualité réside dans l’expérience humaine. Un opérateur expérimenté décide souvent selon son appréciation, et sur la base d’années de pratique, si une rayure constitue réellement un défaut. Ce savoir-faire métier ne se laisse pas facilement enfermer dans des KPI figés.
L’IA comble cette lacune. Les systèmes modernes permettent au contrôleur qualité de transmettre directement son savoir à la machine. À l’aide d’outils d’annotation simples, l’humain « enseigne » à l’IA ce qu’est un défaut pertinent. Par un processus de collaboration entre l’humain et la machine, on obtient ainsi un système qui permet non seulement des contrôles à 100 %, mais qui préserve aussi le capital de connaissances de l’entreprise—un avantage inestimable, en particulier en période de pénurie de compétences.
Perspectives : les yeux du robot humanoïde
Les avancées sont rapides. La combinaison d’une technologie d’acquisition avancée et d’une IA apprenante ne concerne pas seulement le contrôle qualité ou la robotique en production. Grâce à des partenaires de poids tels que Bosch Rexroth et à son intégration dans des plateformes d’automatisation ouvertes comme ctrlX AUTOMATION, cette technologie gagne en portée et trouve des applications dans de nouveaux secteurs, de l’intralogistique à la technologie médicale.
La prochaine grande étape, ce sont des robots humanoïdes qui voient. Ces systèmes ont besoin d’yeux qui non seulement imitent la vision humaine, mais en égalent la robustesse et la flexibilité. Le partenariat avec Bosch Rexroth contribue à fournir la puissance de calcul nécessaire aux modèles d’IA les plus exigeants directement au pied de la machine (edge). Les technologies qui savent déjà traiter efficacement des informations optiques complexes aujourd’hui sont toutes désignées pour former le socle de la prochaine génération de l’automatisation—de l’atelier jusqu’à notre quotidien.
Vous trouverez cet épisode ainsi que d'autres, consacrés à divers thèmes, sur notre chaîne de podcasts technologiques « Industrie neu gedacht » ou sur toutes les plateformes connues.
Vous pouvez écouter cet épisode allemand directement ici.
Invité de l'interview :
Dr. Christoph Garbe & Benedikt Karolus
HD Vision Systems
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Interlocuteur Tech-Podcast :
Susanne Noll
