Vision par machine et le rôle de l’IA dans le contrôle de la qualité
L’utilisation croissante des technologies de l’intelligence artificielle (IA) a révolutionné le contrôle de la qualité dans la fabrication. À mesure que les processus de production deviennent de plus en plus complexes, les méthodes d’inspection traditionnelles peinent à suivre le rythme. Grâce à sa capacité d’adaptation et à sa capacité à améliorer la précision et l’efficacité de l’inspection, l’IA est devenue un outil indispensable pour maintenir des normes de qualité élevées dans les environnements de production et de fabrication.
Inspection visuelle par IA
L’inspection des défauts alimentée par l’IA, propulsée par des algorithmes avancés d’apprentissage automatique tels que les réseaux neuronaux de deep learning, offre une rapidité et une précision inégalées dans la détection des défauts, optimisant ainsi le contrôle de la qualité sur diverses lignes de produits. Alors que les méthodes d’inspection traditionnelles dépendent du jugement humain subjectif ou d’approches rigides basées sur des règles, l’inspection basée sur l’IA garantit des performances d’inspection cohérentes, évolutives et des prises de décision basées sur les données. Ces systèmes analysent les données visuelles avec une précision remarquable, identifiant même les défauts subtils tout en traitant efficacement de grands volumes d’articles.
Les algorithmes d’IA excellent dans la détection d’une large gamme de défauts de produits, des imperfections de surface aux anomalies et irrégularités complexes. Grâce à l’analyse en temps réel des données visuelles, les systèmes d’inspection par IA emploient des techniques avancées de traitement d’image pour repérer les défauts qui pourraient être ignorés par les méthodes conventionnelles. Ce niveau élevé de précision élève non seulement les normes de qualité, mais réduit également considérablement le risque que des produits défectueux parviennent aux consommateurs.
De plus, les systèmes d’IA sont capables de classifier les défauts avec une précision remarquable, grâce à des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique. En utilisant ces techniques, les fabricants peuvent trier et catégoriser efficacement les articles défectueux, leur permettant ainsi de résoudre rapidement des problèmes spécifiques et de minimiser les taux de sur-dépistage et les faux négatifs dans les processus de contrôle de la qualité.
En plus de la détection et de la classification des défauts, la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) alimentée par l’IA joue un rôle essentiel dans la fabrication et la logistique. Les systèmes OCR peuvent lire avec précision des informations critiques telles que les numéros de série, les dates d’expiration et d’autres données directement à partir des produits ou des emballages. Cette capacité améliore la traçabilité et assure la conformité aux exigences réglementaires.
La technologie IA permet également l’identification de caractéristiques spécifiques ou de composants manquants dans les produits grâce à une vérification de présence/absence, garantissant ainsi la conformité aux normes de qualité rigoureuses. Cette fonctionnalité est particulièrement cruciale sur les chaînes de montage où le placement précis des composants est essentiel au bon fonctionnement et à la sécurité du produit.
De nombreuses industries utilisent l’inspection visuelle par IA pour le contrôle de la qualité. Par exemple, dans la fabrication d’électronique, des entreprises comme Samsung utilisent des systèmes d’inspection visuelle alimentés par IA pour détecter les défauts sur les cartes de circuits imprimés (PCB) avec une précision exceptionnelle. Ces systèmes analysent d’énormes ensembles de données d’images de PCB étiquetées pour identifier les imperfections qui peuvent échapper aux inspecteurs humains. De même, dans la fabrication pharmaceutique, des systèmes de vision par IA équipés de caméras haute résolution sont utilisés pour inspecter les flacons pharmaceutiques à la recherche de fissures, de bouchons manquants ou d’objets étrangers pendant le processus d’emballage.
Les algorithmes d’IA excellent dans la détection d’une large gamme de défauts de produits, des imperfections de surface aux anomalies et irrégularités complexes. Grâce à l’analyse en temps réel des données visuelles, les systèmes d’inspection par IA emploient des techniques avancées de traitement d’image pour repérer les défauts qui pourraient être ignorés par les méthodes conventionnelles. Ce niveau élevé de précision élève non seulement les normes de qualité, mais réduit également considérablement le risque que des produits défectueux parviennent aux consommateurs.
De plus, les systèmes d’IA sont capables de classifier les défauts avec une précision remarquable, grâce à des algorithmes sophistiqués d’apprentissage automatique. En utilisant ces techniques, les fabricants peuvent trier et catégoriser efficacement les articles défectueux, leur permettant ainsi de résoudre rapidement des problèmes spécifiques et de minimiser les taux de sur-dépistage et les faux négatifs dans les processus de contrôle de la qualité.
En plus de la détection et de la classification des défauts, la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) alimentée par l’IA joue un rôle essentiel dans la fabrication et la logistique. Les systèmes OCR peuvent lire avec précision des informations critiques telles que les numéros de série, les dates d’expiration et d’autres données directement à partir des produits ou des emballages. Cette capacité améliore la traçabilité et assure la conformité aux exigences réglementaires.
La technologie IA permet également l’identification de caractéristiques spécifiques ou de composants manquants dans les produits grâce à une vérification de présence/absence, garantissant ainsi la conformité aux normes de qualité rigoureuses. Cette fonctionnalité est particulièrement cruciale sur les chaînes de montage où le placement précis des composants est essentiel au bon fonctionnement et à la sécurité du produit.
De nombreuses industries utilisent l’inspection visuelle par IA pour le contrôle de la qualité. Par exemple, dans la fabrication d’électronique, des entreprises comme Samsung utilisent des systèmes d’inspection visuelle alimentés par IA pour détecter les défauts sur les cartes de circuits imprimés (PCB) avec une précision exceptionnelle. Ces systèmes analysent d’énormes ensembles de données d’images de PCB étiquetées pour identifier les imperfections qui peuvent échapper aux inspecteurs humains. De même, dans la fabrication pharmaceutique, des systèmes de vision par IA équipés de caméras haute résolution sont utilisés pour inspecter les flacons pharmaceutiques à la recherche de fissures, de bouchons manquants ou d’objets étrangers pendant le processus d’emballage.
Inspection visuelle par IA avec la robotique
L’intégration de la technologie IA avec la robotique a encore amélioré les capacités d’inspection, en particulier pour les objets complexes et multidimensionnels. La robotique guidée par vision (VGR) combine des algorithmes d’IA avancés avec des systèmes robotiques équipés de caméras haute résolution et de capteurs, permettant une analyse précise des objets et structures complexes.
Contrairement aux méthodes d’inspection fixes traditionnelles, la VGR adapte dynamiquement les trajets d’inspection autour des objets, augmentant ainsi la flexibilité et l’efficacité tout en réduisant la charge opérationnelle. Cette technologie est particulièrement utile dans les industries confrontées à des défis uniques en matière de contrôle qualité pour des objets volumineux ou opérant dans des environnements contrôlés.
Par exemple, les principaux constructeurs automobiles déploient de plus en plus des robots collaboratifs (cobots) dotés de systèmes de vision pour l’inspection automatisée de la peinture. Ces cobots utilisent des caméras haute résolution et des algorithmes de machine learning pour scanner automatiquement les carrosseries de voitures et détecter les défauts de peinture, tels que les rayures ou une répartition inégale.
De même, dans l’industrie aérospatiale, des bras robotiques dotés d’IA, équipés de caméras haute résolution et de capteurs supplémentaires comme les ultrasons, inspectent les composants d’avions pour détecter des défauts ou des erreurs d’assemblage. Ces bras robotiques naviguent dans des espaces confinés et réalisent des inspections automatisées avec précision et efficacité, surpassant les méthodes d’inspection classiques en termes de rapidité et d’exactitude.
Contrairement aux méthodes d’inspection fixes traditionnelles, la VGR adapte dynamiquement les trajets d’inspection autour des objets, augmentant ainsi la flexibilité et l’efficacité tout en réduisant la charge opérationnelle. Cette technologie est particulièrement utile dans les industries confrontées à des défis uniques en matière de contrôle qualité pour des objets volumineux ou opérant dans des environnements contrôlés.
Par exemple, les principaux constructeurs automobiles déploient de plus en plus des robots collaboratifs (cobots) dotés de systèmes de vision pour l’inspection automatisée de la peinture. Ces cobots utilisent des caméras haute résolution et des algorithmes de machine learning pour scanner automatiquement les carrosseries de voitures et détecter les défauts de peinture, tels que les rayures ou une répartition inégale.
De même, dans l’industrie aérospatiale, des bras robotiques dotés d’IA, équipés de caméras haute résolution et de capteurs supplémentaires comme les ultrasons, inspectent les composants d’avions pour détecter des défauts ou des erreurs d’assemblage. Ces bras robotiques naviguent dans des espaces confinés et réalisent des inspections automatisées avec précision et efficacité, surpassant les méthodes d’inspection classiques en termes de rapidité et d’exactitude.
Inspection visuelle par IA combinée à la réalité augmentée
La fusion de l’IA avec les technologies de réalité augmentée (RA) représente une avancée majeure dans les capacités d’inspection, allant au-delà de la simple détection de défauts. En superposant les données d’inspection aux objets physiques, l’IA associée à la RA fournit aux opérateurs des informations exploitables, améliorant la prise de décision et la sécurité au travail. Cette combinaison puissante exploite les atouts de l’IA et de la RA pour révolutionner les processus d’inspection, en rendant les flux de contrôle qualité plus complets et plus efficaces, et en permettant de nouvelles applications telles que le comptage, la vérification d’assemblage, la validation des procédures opérationnelles (SOP) et l’inspection de sécurité.
Les dispositifs de RA assistés par l’IA, tels que les lunettes intelligentes et les casques de réalité augmentée, offrent une interface fluide pour les opérateurs de terrain. Toutefois, la vision par IA ne se limite pas aux équipements spécialisés de RA. Elle peut également être intégrée à des appareils intelligents courants comme les smartphones, tablettes, caméras IP et drones, étendant ainsi la portée et la fonctionnalité des systèmes d’inspection. La compatibilité de ces technologies avec divers dispositifs intelligents souligne leur polyvalence et leur potentiel d’adoption généralisée dans différentes industries.
Par exemple, dans la logistique et l’entreposage, la reconnaissance d’objets assistée par IA via des appareils intelligents permet un comptage précis des stocks, optimisant ainsi la gestion des inventaires. Cette intégration réduit les erreurs de préparation des commandes et fournit au personnel des informations exploitables, rationalisant ainsi les flux de travail et améliorant l’efficacité globale.
Lors de l’assemblage de circuits imprimés (PCB), ces systèmes projettent des instructions directement dans le champ de vision des techniciens, les guidant pas à pas dans des procédures complexes. Les algorithmes d’IA analysent les actions des techniciens et fournissent un retour d’information en temps réel, garantissant le respect des procédures opérationnelles standard (SOP) et minimisant les erreurs.
L’inspection par RA améliorée par IA joue également un rôle essentiel dans la sécurité et la conformité. Dans le secteur de la construction, les systèmes d’IA peuvent identifier des dangers potentiels et assurer le respect des réglementations du secteur, réduisant ainsi les risques d’accidents et améliorant la sécurité sur les chantiers. Pour la surveillance des infrastructures, des appareils intelligents équipés d’IA permettent aux techniciens de réaliser des inspections à distance en temps réel, en transmettant des flux vidéo en direct pour analyse par des experts à distance. Les algorithmes d’IA peuvent signaler automatiquement des problèmes potentiels, facilitant ainsi une intervention et une résolution immédiates. Ce système réduit non seulement les temps d’arrêt, mais garantit également la fiabilité des machines et des infrastructures critiques.
De même, dans l’industrie éolienne offshore, les drones dotés de capacités d’IA et de RA sont essentiels pour la surveillance et le suivi des progrès. Ces drones offrent une vue aérienne complète enrichie de superpositions en RA, incluant des plans et des consignes de sécurité. Cette perspective améliorée permet aux équipes techniques de prendre rapidement des décisions éclairées, garantissant des ajustements en temps opportun et un contrôle qualité optimal.
Les dispositifs de RA assistés par l’IA, tels que les lunettes intelligentes et les casques de réalité augmentée, offrent une interface fluide pour les opérateurs de terrain. Toutefois, la vision par IA ne se limite pas aux équipements spécialisés de RA. Elle peut également être intégrée à des appareils intelligents courants comme les smartphones, tablettes, caméras IP et drones, étendant ainsi la portée et la fonctionnalité des systèmes d’inspection. La compatibilité de ces technologies avec divers dispositifs intelligents souligne leur polyvalence et leur potentiel d’adoption généralisée dans différentes industries.
Par exemple, dans la logistique et l’entreposage, la reconnaissance d’objets assistée par IA via des appareils intelligents permet un comptage précis des stocks, optimisant ainsi la gestion des inventaires. Cette intégration réduit les erreurs de préparation des commandes et fournit au personnel des informations exploitables, rationalisant ainsi les flux de travail et améliorant l’efficacité globale.
Lors de l’assemblage de circuits imprimés (PCB), ces systèmes projettent des instructions directement dans le champ de vision des techniciens, les guidant pas à pas dans des procédures complexes. Les algorithmes d’IA analysent les actions des techniciens et fournissent un retour d’information en temps réel, garantissant le respect des procédures opérationnelles standard (SOP) et minimisant les erreurs.
L’inspection par RA améliorée par IA joue également un rôle essentiel dans la sécurité et la conformité. Dans le secteur de la construction, les systèmes d’IA peuvent identifier des dangers potentiels et assurer le respect des réglementations du secteur, réduisant ainsi les risques d’accidents et améliorant la sécurité sur les chantiers. Pour la surveillance des infrastructures, des appareils intelligents équipés d’IA permettent aux techniciens de réaliser des inspections à distance en temps réel, en transmettant des flux vidéo en direct pour analyse par des experts à distance. Les algorithmes d’IA peuvent signaler automatiquement des problèmes potentiels, facilitant ainsi une intervention et une résolution immédiates. Ce système réduit non seulement les temps d’arrêt, mais garantit également la fiabilité des machines et des infrastructures critiques.
De même, dans l’industrie éolienne offshore, les drones dotés de capacités d’IA et de RA sont essentiels pour la surveillance et le suivi des progrès. Ces drones offrent une vue aérienne complète enrichie de superpositions en RA, incluant des plans et des consignes de sécurité. Cette perspective améliorée permet aux équipes techniques de prendre rapidement des décisions éclairées, garantissant des ajustements en temps opportun et un contrôle qualité optimal.
L’avenir de l’inspection visuelle basée sur l’IA
L’évolution de l’IA dans les processus de contrôle qualité souligne son impact transformateur sur les industries du monde entier, ouvrant de nouvelles perspectives en matière d’innovation et d’efficacité. La nécessité de processus d’inspection précis et efficaces est universelle, et les solutions de réalité augmentée alimentées par l’IA offrent les outils nécessaires pour répondre à ces exigences. L’amélioration des capacités de l’IA, une interaction homme-machine optimisée et une adoption accrue dans l’industrie stimuleront le développement de nouvelles applications dans divers secteurs.
À mesure que les technologies d’inspection en réalité augmentée assistées par l’IA progressent, leur adoption s’étendra à de nombreux secteurs, fournissant des solutions qui répondent aux exigences d’inspection avec précision et efficacité. La normalisation et l’intégration aux pratiques existantes seront des moteurs clés de cette adoption. À mesure que ces systèmes se consolideront, les entreprises trouveront plus facile leur mise en œuvre et profiteront pleinement de ces innovations. Cette intégration fluide de l’IA et de la réalité augmentée dans les opérations quotidiennes améliorera non seulement la qualité, mais aussi la productivité et l’efficacité globale dans toutes les industries.
À mesure que les technologies d’inspection en réalité augmentée assistées par l’IA progressent, leur adoption s’étendra à de nombreux secteurs, fournissant des solutions qui répondent aux exigences d’inspection avec précision et efficacité. La normalisation et l’intégration aux pratiques existantes seront des moteurs clés de cette adoption. À mesure que ces systèmes se consolideront, les entreprises trouveront plus facile leur mise en œuvre et profiteront pleinement de ces innovations. Cette intégration fluide de l’IA et de la réalité augmentée dans les opérations quotidiennes améliorera non seulement la qualité, mais aussi la productivité et l’efficacité globale dans toutes les industries.
Cet article a été publié initialement dans Quality Magazine le 13 août 2024