Vision artificielle

Vous ne vous en rendez peut-être pas compte, mais la technologie de la vision artificielle est présente partout. Tout ce qui est produit en masse, des aliments aux semi-conducteurs en passant par le textile, repose sur la vision artificielle pour guider l’automatisation et vérifier la qualité des produits. Comme l’indique son nom, la vision artificielle est essentiellement la capacité d’un système (tel qu’un ordinateur) à voir. Le système analyse ensuite l’image pour prendre une décision ou effectuer une classification. L’inspection automatisée des produits, la reconnaissance faciale et la technologie d’évitement des collisions sont possibles grâce à la technologie de vision artificielle.

Les caméras de vision artificielle doivent fonctionner avec une fiabilité totale toute la journée, tous les jours, pendant de nombreuses années, même dans des environnements difficiles où il peut avoir des vibrations constantes. Voici un scénario type de leur fonctionnement : la caméra déclenche instantanément la capture d’images en fonction de signaux externes, et envoie des signaux pour déclencher des lumières ou même d’autres caméras. Les logiciels d’analyse d’images déclenchent alors des actions dans les machines, telles que : rejeter une pièce défectueuse, trier un colis, analyser un échantillon de sang ou guider un robot.

Les caméras de vision artificielle sont dotées de nombreuses fonctions permettant de manipuler et de créer un type d’image spécifique. Les fonctions de base et avancées de la vision artificielle comprennent :

• La capacité à définir un champ de vision étroit et à ignorer le reste de la scène ;
• La correction automatique des couleurs ;
• Des horodatages permettant de synchroniser les images avec les lectures d’autres capteurs 
• La synchronisation de la capture d’image avec les signaux d’autres périphériques matériels ;
• La synchronisation de la capture d’images pour plusieurs caméras ;
• Le contrôle précis de la configuration des caméras grâce à un kit de développement logiciel interne ;
• L’intégration aisée avec des logiciels de vision artificielle tiers.

La vision artificielle permet aux systèmes électroniques et mécaniques de transformer les informations visuelles en décisions. Les méthodes d’apprentissage profond permettent aux développeurs de prendre des décisions complexes et subjectives plus rapidement et de manière automatisée. L’apprentissage profond imite la façon dont le cerveau humain traite les données, en utilisant les réseaux neuronaux pour distinguer les anomalies notables des variations naturelles. Ceci garantit un développement des systèmes plus rapide, des produits de meilleure qualité et une productivité accrue.

Généralement, les systèmes d’apprentissage profond requièrent des systèmes informatiques et des caméras séparés. Toutefois, la technologie Neuro de FLIR vous permet de déployer votre réseau neural formé directement sur la caméra. Cela réduit le coût et la complexité du système, permettant ainsi de prendre des décisions directement sur la caméra, dans de nombreux cas sans un PC hôte. La technologie Neuro est idéale pour une large gamme d’applications, notamment la classification et le tri de produits, la traduction du langage des signes en mots, la détection de risques potentiels de collision pour les drones ou la détection de l’état d’éveil d’un pilote ou d’un conducteur.

Pour en apprendre davantage sur la vision artificielle et les solutions d’apprentissage profond de FLIR, veuillez consulter le site https://www.flir.com/iis/machine-vision/.