L'industrie manufacturière américaine exige plus que »presque parfait« qualité. Le marché des logiciels de vision industrielle connaît une croissance rapide et devrait dépasser 15,8 milliards de dollars pour 2025. Il ne s'agit pas uniquement de caméras. Il s'agit de l'intelligence du logiciel.
De nouvelles données montrent L'IA dans le secteur de la fabrication améliore la détection des défauts avec une précision de plus de 90 %. Il réduit également les faux positifs de 30 %, de sorte que votre ligne ne s'arrête que pour les vrais problèmes. De nombreuses usines utilisent encore la vision industrielle traditionnelle.
Cet article explique la différence entre les anciens logiciels de vision industrielle basés sur des règles et les nouvelles plateformes intelligentes de suites d'inspection basées sur l'IA proposées par des entreprises telles que Technologie Jidoka qui définissent l'avenir de l'automatisation du contrôle qualité.
Qu'est-ce qu'un logiciel de vision industrielle traditionnel ?
La vision industrielle traditionnelle est le cheval de bataille original de l'automatisation industrielle. Cet ancien logiciel de vision industrielle fonctionne selon une logique stricte « si-alors » programmée par un ingénieur.
1. Comment ça marche : un monde de logique du « si-alors »
Ce système repose entièrement sur une inspection basée sur des règles. Un ingénieur de vision doit programmer manuellement toutes les règles, comme « vérifier s'il y a un pixel plus lumineux que X » ou « Mesurer cette arête ». Ce logiciel de vision industrielle ne sait exactement que ce que vous lui demandez de rechercher. Il s'agit d'une forme très basique de logiciel de détection de défauts, mais il ne peut détecter que les problèmes connus pour lesquels il a été préprogrammé.
2. Les avantages : Extrêmement rapide et fiable
Alors, à quoi ça sert ?
Ce type de logiciel de vision industrielle excelle dans des environnements spécifiques et stables.
- Il offre un traitement extrêmement rapide pour des lignes de production rapides.
- Il fournit une précision inégalée pour les tâches simples et répétitives.
- Il est parfait pour le calibrage, l'alignement et la mesure de haute précision.
- Il est très fiable tant que la pièce et l'environnement sont parfaitement cohérents.
3. La « mâchoire de verre » : pourquoi elle échoue
Ce système est fragile. Toute variation normale, comme une légère modification de l'éclairage ou de la texture du matériau, enfreint les règles. Cela provoque une fausse défaillance ou un défaut oublié. Il ne peut pas gérer des lignes de production « à mix élevé » sans qu'un expert ne reprogramme l'ensemble du logiciel de vision industrielle.
Cette rigidité explique pourquoi les fabricants ont désormais besoin d'une solution plus intelligente et plus flexible.
The Game Changer : logiciel de vision industrielle piloté par l'IA
Un logiciel de vision industrielle piloté par l'IA inverse le script. Il fonctionne comme un « étudiant intelligent » qui apprend de son expérience, et non comme un fixateur de règles rigide. Cette approche moderne de l'inspection visuelle est beaucoup plus souple et plus puissante.
Ce nouveau logiciel de vision industrielle définit la prochaine génération d'automatisation du contrôle qualité.
1. Comment ça marche : apprentissage profond « basé sur des exemples »
Cette approche fait appel à l'apprentissage profond. Vous ne programmez pas de règles pour ce logiciel de vision industrielle. Vous utilisez plutôt une inspection basée sur des exemples.
Vous alimentez le système 50 à 100 exemples d'images de »bon« pièces et »mauvais« pièces ».
Les réseaux neuronaux intégrés au logiciel étudient ces exemples et apprennent eux-mêmes à identifier à quoi ressemble réellement le terme « bien ». Il s'agit d'un élément essentiel d'une suite d'inspection par IA moderne.
2. L'avantage « semblable à un humain »
Ce système offre un avantage « semblable à celui d'un humain » pour l'inspection visuelle. Il permet d'identifier des défauts subjectifs complexes qu'il est presque impossible de définir à l'aide de règles du « si-alors ». Pensez à des rayures cosmétiques, à de subtils défauts de texture ou à une légère décoloration.
Un logiciel de vision industrielle traditionnel échouerait dans ce cas, mais le modèle d'IA apprend à détecter ces problèmes comme le ferait un opérateur humain qualifié.
3. Une révolution pour les logiciels de détection des défauts
Il s'agit d'une révolution pour les logiciels de détection des défauts. L'IA peut faire la différence entre un reflet inoffensif (un »pseudo-défaut«) et une fissure critique. Cela permet de réduire considérablement les faux positifs. Cette fonctionnalité, souvent appelée détection d'anomalies, signifie que le logiciel de vision industrielle ne signale que les problèmes réels, et non les variations inoffensives.
Cette nouvelle approche crée un net clivage en termes de performances.
En tête-à-tête : l'IA contre les logiciels de vision industrielle traditionnels
Mettons-les côte à côte. Le bon choix dépend de votre application, mais la tendance en matière d'automatisation industrielle est claire. Le gagnant est souvent choisi en fonction de la flexibilité et du coût total.
1. Vitesse de déploiement et de configuration
Les logiciels de vision industrielle traditionnels sont rapides à configurer pour des tâches simples. Un ingénieur peut programmer rapidement des règles pour une simple vérification de « présence/absence ». Mais pour une partie complexe, il peut falloir des semaines à un expert pour rédiger et peaufiner toutes les règles. Un modèle d'IA peut toutefois être formé par un technicien qualité sur de nouvelles pièces complexes en quelques heures ou quelques jours seulement.
2. Flexibilité et adaptabilité
Il s'agit de la plus grande victoire de l'IA. Lorsqu'un nouveau produit ou un nouvel emballage est introduit, la vision industrielle traditionnelle échoue. Vous devez payer un expert pour réécrire des milliers de lignes de code, ce qui entraîne de graves interruptions de service.
Avec une suite d'inspection basée sur l'IA, il vous suffit de former le logiciel de vision industrielle aux nouveaux exemples. Cela le rend parfait pour la fabrication moderne à haut mélange.
3. Gestion des faux positifs
Les systèmes traditionnels sont connus pour leurs taux élevés de faux positifs. Ils arrêtent la ligne en cas de reflets inoffensifs ou de changements de lumière. Les logiciels de vision industrielle alimentés par l'IA comprennent les variations « normales ». En apprenant ce qui est acceptable, il arrête la ligne beaucoup moins souvent, augmentant ainsi votre débit réel.
4. Coût total de possession (TCO)
Les logiciels de vision industrielle traditionnels peuvent avoir un coût initial inférieur. Ses coûts de maintenance et de reprogrammation sont très élevés. Une suite d'inspection basée sur l'IA entraîne un coût de formation initiale plus élevé, mais un coût total de possession bien inférieur.
Prenons l'exemple des coûts sur 2 ans pour une usine qui introduit 4 nouveaux modèles de produits par an.
A) Exemple de coût total de possession traditionnel de vision industrielle :
- Coût initial pour la première année : 15 000$ (logiciel + configuration simple)
- Reprogrammation de la première année : 20 000$ (4 nouveaux produits x 5 000$ de temps d'expert)
- Reprogrammation de la deuxième année : 20 000$
- Total sur 2 ans : 55 000$
B) Exemple de coût total de possession d'un logiciel de vision industrielle piloté par l'IA :
- Coût initial pour la première année : 30 000$ (logiciel + formation initiale sur les modèles)
- Reprogrammation de la première année : 4 000$ (4 nouveaux produits x 1 000$ de temps de formation interne)
- Reprogrammation de la deuxième année : 4 000$
- Total sur 2 ans : 38 000$
Dans cet exemple, le logiciel de vision industrielle alimenté par l'IA enregistre 17 000$ sur deux ans en éliminant la nécessité d'une reprogrammation par des experts.
Le coût total de possession élevé des anciens systèmes pousse les fabricants à trouver un meilleur moyen d'intégrer l'IA.
Comment Jidoka Tech peut vous aider à combler le fossé grâce à une suite d'inspection basée sur l'IA
Le passage à l'IA ne signifie pas nécessairement la suppression de toute votre ligne. C'est là qu'une suite d'inspection IA avancée comme celle de Technologie Jidoka entre. Ils vous aident à combler le fossé en ajoutant de l'intelligence à votre configuration d'automatisation industrielle existante.
Voici ce qui distingue leur suite d'inspection basée sur l'IA :
- Intégration indépendante du matériel : Vous n'avez pas besoin de retirer votre matériel existant. Le »BOUSSOLE« Les logiciels de vision industrielle sont conçus pour être indépendants du matériel. Il s'intègre à vos appareils photo actuels (comme Cognex, Keyence, ou Bâle) pour ajouter un puissant cerveau IA, vous évitant ainsi une refonte coûteuse.
- Analyses du « jumeau numérique » : Une véritable suite d'inspection basée sur l'IA ne doit pas se contenter de se contenter de passer ou de refuser des pièces. Ce logiciel de vision industrielle crée un « jumeau numérique » de chaque inspection. Cela donne à votre équipe les données nécessaires pour effectuer une analyse des causes profondes et identifier les tendances des processus avant qu'elles ne deviennent des problèmes majeurs.
- Un retour sur investissement plus rapide grâce à des modèles pré-entraînés : Vous pouvez déployer ce logiciel de détection des défauts en quelques jours, et non en plusieurs mois. La plateforme comprend des modèles pré-entraînés pour des secteurs spécifiques. Cela signifie que vous obtenez une configuration plus rapide et que vous pouvez commencer à bénéficier d'un retour sur investissement, souvent en 8 à 12 mois seulement.
L'amélioration de votre inspection visuelle ne nécessite pas nécessairement un démontage complet. Si vous êtes prêt à ajouter une puissante IA dans le secteur de la fabrication à votre gamme existante, contactez Jidoka Tech pour demander une démonstration de la plateforme KOMPASS.
Conclusion
Les logiciels de vision industrielle pilotés par l'IA représentent un avenir prometteur pour le contrôle qualité. Cependant, de nombreux projets d'IA dans le secteur de la fabrication échouent. Ils ont souvent besoin d'énormes ensembles de données ou de spécialistes des données spécialisés, ce qui crée une énorme barrière à l'entrée.
Choisir la mauvaise suite d'inspection par IA est une erreur coûteuse. Vous risquez d'avoir un taux élevé de faux positifs qui interrompent votre ligne de production ou de voir un système devenir obsolète lors de votre prochain changement de produit, gaspillant ainsi la totalité de votre investissement.
C'est pourquoi La plateforme KOMPASS de Jidoka Tech est une meilleure approche. Il s'agit d'un logiciel de vision industrielle indépendant du matériel qui met à niveau vos caméras existantes (comme Cognex ou Keyence).
Planifiez une démonstration de la plateforme KOMPASS de Jidoka pour découvrir comment des modèles pré-entraînés peuvent résoudre vos problèmes d'inspection visuelle en quelques jours.
FAQs
1. Quelle est la principale différence entre l'IA et la vision industrielle traditionnelle ?
La vision industrielle traditionnelle repose sur une inspection rigide basée sur des règles programmées par un ingénieur. En revanche, les logiciels de vision industrielle pilotés par l'IA utilisent l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Cette suite d'inspection basée sur l'IA apprend à partir d'une inspection basée sur des exemples (bonnes ou mauvaises pièces) pour détecter des défauts complexes et imprévisibles, ce qui la rend idéale pour l'inspection visuelle dans les usines intelligentes.
2. Les logiciels de vision industrielle basés sur l'IA sont-ils plus lents que les logiciels traditionnels ?
Non. L'inférence de l'IA (la décision) est incroyablement rapide, à égalité avec l'automatisation industrielle à haute vitesse. Bien que la formation initiale en apprentissage profond pour la suite d'inspection par IA prenne du temps, il est beaucoup plus rapide de déployer ce logiciel de vision industrielle sur de nouvelles pièces complexes que d'écrire un nouveau code d'inspection basé sur des règles.
3. Qu'est-ce qu'un « faux positif » en vision industrielle ?
Un faux positif se produit lorsqu'un logiciel de vision industrielle signale à tort une bonne partie comme « mauvaise ». Cela est courant dans la vision industrielle traditionnelle utilisant une inspection basée sur des règles, qui considère un reflet inoffensif comme un défaut. Une suite d'inspection moderne basée sur l'IA utilise l'apprentissage en profondeur pour comprendre les variations normales et éviter cette erreur coûteuse.
4. Dois-je remplacer toutes mes caméras pour utiliser l'inspection par IA ?
Pas nécessairement. De nombreuses plateformes modernes de suites d'inspection basées sur l'IA sont « indépendantes du matériel ». Cela signifie que ce logiciel de vision industrielle avancé peut fonctionner sur vos caméras industrielles existantes. Il vous suffit d'ajouter un cerveau IA à votre matériel d'inspection visuelle actuel, ce qui permet de réaliser des économies importantes sur les coûts liés à la mise à niveau de votre IA dans le cadre de la fabrication.
5. L'IA peut-elle détecter des défauts cosmétiques que les systèmes basés sur des règles ne détectent pas ?
Oui Il s'agit de l'un des principaux atouts de l'IA dans le secteur manufacturier. Les logiciels de vision industrielle pilotés par l'IA excellent dans la détection des anomalies pour les défauts subjectifs tels que les rayures légères ou les problèmes de texture. La vision industrielle traditionnelle utilisant une inspection basée sur des règles ne permet pas de définir ces défauts esthétiques, mais une inspection basée sur des exemples et un apprentissage en profondeur permet de les détecter facilement.
6. Qu'est-ce qu'une « suite d'inspection basée sur l'IA » ?
C'est bien plus qu'un simple logiciel de détection des défauts. Une suite d'inspection basée sur l'IA est une plateforme logicielle complète de vision industrielle pour les usines intelligentes. Il comprend le modèle d'IA d'apprentissage en profondeur, des outils de formation conviviaux et des tableaux de bord analytiques. Il permet d'automatiser le contrôle qualité en détectant les défauts et en vous aidant à analyser leur cause première.
