Les progrès rapides de la technologie des capteurs et de l'automatisation apportent des changements significatifs à l'industrie de la vision industrielle, optimisant des secteurs tels que la fabrication, la santé, les véhicules autonomes et la robotique grâce à l'intelligence artificielle (IA), aux logiciels de vision et à une nouvelle architecture matérielle. Ces changements permettent d'accroître la productivité, de réaliser des économies et d'améliorer les bases de décision dans un certain nombre d'applications dans tous les secteurs d'activité.

Intelligence artificielle en périphérie pour la vision industrielle

L'IA en périphérie, ou IA Edge, est un type particulier d'intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des réseaux neuronaux d'apprentissage profond directement avec des dispositifs informatiques à la périphérie d'un réseau. Le traitement des données s'effectue principalement à bord de la caméra et les informations sont exportées directement vers le nuage connecté. Ces systèmes ont l'avantage d'automatiser les opérations et les processus répétitifs afin d'optimiser la consommation d'énergie, la latence du réseau et d'accroître l'efficacité globale des applications.

Figure 1 : Une Caméra CMOS de Vision Intelligente Lucid Vision Labs™ SENSAiZ assure le suivi des niveaux d'inventaire d'un magasin de proximité et alerte le personnel lorsque les stocks tombent en dessous d'un certain seuil.

Intelligence artificielle & haute résolution pour la vision industrielle

L'intelligence artificielle n'est pas en soi une tendance nouvelle. Les modèles de réseaux neuronaux d'apprentissage profond sont appliqués aux applications à un rythme croissant pour obtenir des résultats incroyables. Ce qui distingue la Caméra CMOS de Vision Intelligente Lucid Vision Labs™ SENSAiZ, c’est la combinaison unique de la haute résolution avec l'intelligence artificielle. Les itérations précédentes de l'IA pour la vision industrielle utilisaient des capteurs de résolution légèrement inférieure, échantillonnant l'image à des résolutions VGA.

Figure 2 : L'environnement AITRIOS est une plate-forme B2B unique qui fournit des outils et un environnement pour le développement d'applications et l'intégration dans des systèmes. Image reproduite avec l'aimable autorisation de Sony AITRIOS.

Lucid Vision Labs s'est associé à Sony pour combiner le capteur de caméra de vision industrielle IMX500 de 12,33 mégapixels à la plateforme d'apprentissage en profondeur AITRIOS. Ensemble, ces technologies permettent aux utilisateurs finaux de développer des outils d'IA pour accroître l'efficacité des applications, économiser les ressources telles que l'énergie et la bande passante, et explorer les frontières de nouveaux espaces d'application. En outre, d'autres fabricants de caméras et d'autres logiciels permettent d'atteindre des objectifs similaires, notamment certains modèles de caméras Cognex associés au logiciel Vidi AI.

Vision industrielle neuromorphique

La vision industrielle basée neuromorphique, également appelée vision industrielle à événements, est une méthode d'imagerie dans laquelle le capteur de la caméra, parfois appelé capteur de vision dynamique (DVS), enregistre en continu l'intensité de l'exposition, sans être obstrué par l'obturateur. Au niveau de chaque pixel, les changements d'intensité sont enregistrés de manière asynchrone et parallèle, à l'instar des réseaux neuronaux, ce qui permet de conserver des ressources informatiques limitées embarquées.

Figure 3 : Les capteurs conventionnels (à gauche) enregistrent des images à un rythme fixe, indépendamment des modifications de l'objet dans le champ de vision, tandis que les capteurs neuromorphiques (à droite) enregistrent des modifications de pixels individuels en fonction de la détection d'un changement d'intensité dans le champ de vision.

L'imagerie neuromorphique présente une faible latence (de l'ordre de la microseconde) et une haute résolution temporelle, ce qui permet d'éliminer complètement le taux d'images en ne capturant que les informations essentielles sur le mouvement. En outre, grâce à l'élimination du taux d'images, les images ont une résolution dynamique élevée et un faible flou de mouvement, tout en consommant peu d'énergie. Ce type d'imagerie présente un potentiel pour la robotique, les véhicules autonomes et de nombreux autres secteurs industriels.

Les progrès de l'imagerie SWIR rendent cette technologie plus abordable

L'imagerie infrarouge à ondes courtes (SWIR) utilise la lumière dans la bande d'ondes comprise entre 0,9 et 1,7 µm, mais peut également inclure la lumière comprise entre 0,7 et 2,5 µm. Comme les longueurs d'onde du SWIR se situent en dehors du spectre visible et que les capteurs en silicium typiques utilisés pour la lumière visible ne sont sensibles qu'à la lumière jusqu'au spectre infrarouge proche (entre 650 nm et 1 µm), les capteurs SWIR sont construits avec d'autres matériaux, notamment l'arséniure d'indium et de gallium (InGaAs) et le phosphure d'indium (InP). Traditionnellement, ces capteurs étaient très difficiles à fabriquer et leur prix était élevé. Toutefois, les progrès réalisés ces dernières années dans les techniques de fabrication des capteurs SWIR ont considérablement amélioré l'efficacité de la fabrication, et donc leur accessibilité financière.

Figure 4 : L'efficacité quantique (QE) des capteurs traditionnels au silicium (à gauche) n'est sensible qu'à une distance comprise entre 900 nm et 1 µm, alors que les InGaAs sont sensibles à une distance beaucoup plus grande, comme le montre ce capteur hybride InGaAs visuel-SWIR (à droite).

Les prix précédemment élevés des caméras SWIR ont créé des obstacles à l'adoption de nouvelles applications. Les applications actuelles de cette technologie sont donc quelque peu limitées à la surveillance de l'agriculture et de l'environnement, à l'inspection de la qualité pour les applications industrielles, y compris les produits pharmaceutiques, et à l'astronomie. Avec un prix plus abordable, les utilisateurs finaux seront en mesure d'explorer de nouveaux domaines d'application, notamment la restauration d'œuvres d'art et bien plus encore (Figure 5).

Passer la souris pour voir l'image SWIR

Figure 5 : Le Jugement dernier de Jan Provost, imagé dans la bande d'ondes SWIR par le Detroit Institute of Arts, détaille l'intention originale de l'artiste en examinant attentivement le sous-dessin qui se trouve sous le film de peinture. Image protégée par le Detroit Institute of Arts. Utilisé avec l'autorisation de l'auteur.