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La technologie Embedded Vision peut-elle révolutionner la vision industrielle ?

C’est en tout cas le sujet dont tout le monde parle dans le secteur de la vision industrielle. Rares sont les technologies de vision industrielle auxquelles on a attribué par le passé un tel potentiel de changement. Il existe aujourd’hui déjà une multitude d’applications extrêmement intéressantes des systèmes Embedded Vision dans la grande majorité des secteurs industriels et de la vie quotidienne. Mais cette technologie parviendra-t-elle pour autant à modifier profondément la vision industrielle ?

Les systèmes Embedded Vision rendent les installations techniques « visibles » de manière innovante. La comparaison suivante avec l’être humain permet d’en comprendre facilement les avantages : pour mettre en œuvre bon nombre de nos compétences, la vue est une condition sine qua non. Cela s’applique par exemple à la communication entre personnes, la reconnaissance de dangers et de l’environnement ou encore au bon développement de nos capacités motrices. De la même façon, la vision informatique permet aux systèmes techniques de réaliser des tâches qui seraient tout bonnement irréalisables sans cette technologie.

Alors qu'il n’y a pas de définition universelle du terme « Embedded Vision », il existe néanmoins une certaine conception de cette technologie : les systèmes de vision industrielle compacts basés sur des modules de caméras adaptés sont directement installés dans les machines ou appareils. Grâce notamment à leur plate-forme informatique spécifique et une consommation électrique réduite, ces systèmes permettent de réaliser des tâches de vision industrielle intelligentes dans des domaines d'application aussi divers que variés, sans devoir utiliser un ordinateur industriel classique. Il est toutefois nécessaire de souligner qu’il existe différentes formes de systèmes Embedded Vision.

Selon Peter Keppler, director of corporate sales chez STEMMER IMAGING, la distinction entre les systèmes Embedded Vision et les systèmes de vision industrielle classiques est très simple :

« Les systèmes classiques fonctionnent sur base d'ordinateurs industriels librement programmables à partir de bibliothèques de traitement d'images spécifiques. L’acquisition d'images s’effectue via des caméras équipées d’optiques adéquates. Des systèmes d’éclairage, de préférence optimisés pour chaque application, assurent un éclairage suffisant et adapté à l’application des objets à contrôler ».

Les données de caméras enregistrées sont envoyées après l’acquisition d'images via des câbles d'interfaces spécifiques aux cartes d’acquisition d’images, qui coordonnent le système de vision proprement dit sur le processeur de l’ordinateur. Sur certaines de ces cartes également appelées « frame grabber », un prétraitement des images est réalisé pour délester le processeur hôte. Au final, ce type de système fournit les résultats de l’évaluation, généralement utilisés à des fins de contrôle de qualité des produits fabriqués.

PC embarqués : embarqués et librement programmables

Les PC embarqués se différencient essentiellement des systèmes de PC industriels classiques par le fait que la fonctionnalité des cartes d’acquisition d’images est directement intégrée dans le PC embarqué. A l'instar des PC industriels classiques, les PC embarqués permettent de connecter des caméras standard externes à tous les capteurs d'images disponibles sur le marché. Basés sur des systèmes d’exploitation Windows Embedded™, les PC embarqués sont également librement programmables et permettent – via des bibliothèques spécifiques dédiées aux tâches de vision industrielle – une adaptation flexible des systèmes aux exigences spécifiques en vigueur.

La connexion à la machine s’effectue via des adaptateurs bus propriétaires ou des cartes Ethernet industrielles spécifiques. Selon Peter Keppler, les environnements Windows utilisés présentent tous les avantages et inconvénients connus pour les utilisateurs.

A titre d’exemple de systèmes PC embarqués, Peter Keppler cite entre autres le CVS Image Station Compact de STEMMER IMAGING, la gamme IPD GV de Teledyne Dalsa et la série Matrix d’Adlink.

Caméras intelligentes et capteurs de vision industrielle : commande simple et intelligente

Les caméras intelligentes ainsi que les capteurs de vision industrielle vont encore plus loin : dans le cas de ces systèmes, le capteur de caméra, l’acquisition d'images, le processeur pour l'évaluation des images, les interfaces E/S et, en partie, l’éclairage et l’optique sont contenus dans un boîtier robuste et généralement très compact. Les capteurs de vision industrielle possèdent, en règle générale, un paramétrage « Point and Click » graphique.

Ces systèmes sont souvent utilisés avec des optiques et éclairages intégrés, ce qui simplifie certes l’application, mais réduit simultanément leur flexibilité. Peter Keppler s’interroge à ce sujet : « En principe, de tels systèmes sont optimisés pour des cas d’application spécifiques et ne sont pas en mesure de passer à une application totalement différente, par exemple d’une pure tâche de contrôle de présence à une tâche de mesure ou de lecture. L’offre limitée de capteurs d'images pouvant être utilisés dans de tels produits est un autre inconvénient ». Il n’existe pas de délimitation conceptuelle précise entre caméras intelligentes et capteurs de vision industrielle.

Les produits autonomes compacts de la gamme InSight de Cognex ainsi que la série Boa de Teledyne Dalsa font typiquement partie de cette classe d’appareils.

Deep Embedded Vision : dédié à une tâche

Peter Keppler propose d’utiliser le terme « Deep Embedded Vision System », qui n’est pas encore établi sur le marché, pour désigner les systèmes de vision industrielle totalement intégrés et pouvant fonctionner sans système d’exploitation. « Ces systèmes sont spécialement conçus pour réaliser une tâche spécifique et ne sont pas librement programmables. Les possibilités de communication de ces systèmes sont définis dès leur conception de manière établie et ne peuvent être modifiées ultérieurement que très difficilement ». Le design des systèmes « Deep Embedded Vision » engendre des coûts initiaux élevés qui ne peuvent être amortis qu’en produisant une grande quantité de produits. En règle générale, ces produits se distinguent par une consommation de courant très faible qui – même en cas d’utilisation de batteries – garantit de longues durées de fonctionnement.

La technologie RealSense d’Intel® est un exemple actuel de systèmes de vision industrielle Deep Embedded. Ces systèmes de caméras sont basés sur le processeur de vision industrielle D4 RealSense™ d’Intel® dotés d'algorithmes des plus avancés. Ils sont en mesure de traiter les flux d’images brutes des capteurs d’images intégrés et de calculer à partir de ces données des informations de profondeur 3D précises à haute résolution à des débits d'images impressionnantes, puis de délivrer des images 3D à des fins de traitement ultérieur.

Citons un autre exemple de système de vision industrielle Deep Embedded utilisé dans le domaine de la reconnaissance de texte : des modules compacts à caméra intégrée, logiciel de reconnaissance optique de caractères et liaison radio sont directement montés sur des compteurs mécaniques et permettent une saisie automatique à bas coûts sans remplacement des compteurs existants par des versions électroniques. Ils transmettent directement l’état des compteurs à l’ordinateur pilote à des intervalles définis. Ainsi, il n’est plus nécessaire d’effectuer de relevé manuel. Grâce à la consommation de courant extrêmement faible et aux courtes phases d’activation, ces modules ne requièrent aucune maintenance sur une durée de fonctionnement d’environ dix ans.

System on Chip : extrême flexibilité

Pour Peter Keppler, la récente technologie informatique embarquée des « System On Chip » (SoC) a le vent en poupe et jouit d’une flexibilité extrême. « Les SoC permettent la création de systèmes sur mesure ainsi qu’une adaptation simple des capteurs d’images les plus divers via des caméras standard et une multitude d’interfaces standard, comme GigE Vision, USB3 Vision ou encore MIPI. Grâce à l'intégration de matériels performants, tels que FPGA, GPU ou DSP, ils garantissent si nécessaire un prétraitement local et une réduction des données. En outre, une répartition d'images à des fins de traitement ultérieur ainsi qu’une communication entre les machines conformes aux standards via OPC UA sont possibles », souligne Peter Keppler. Toujours selon Peter Keppler, les systèmes basés sur ARM, fonctionnant sous LINUX et utilisés dans un environnement logiciel adéquat présentent bien d’autres avantages, tels que la compatibilité des codes sources par rapport aux systèmes informatiques, la programmation libre via C/C++ et l’accès aux bibliothèques de traitement d'images avec des algorithmes optimisés. Les constructions compactes, une intégration simple ainsi qu'une faible consommation de courant font également partie des atouts de ces systèmes.

« Étant donné que les SoC ne nécessitent qu'un faible investissement de départ, que les coûts du système sont réduits et qu’une duplication simple est possible, cette technologie a ni plus ni moins le potentiel de révolutionner la vision industrielle », conclut Peter Keppler.

Choisir le système optimal

Le monde de l’automatisation ne cesse de se complexifier. Industrie 4.0, Internet of Things (IoT), l’extension Industrial Internet of Things (IIoT), Cloud Computing, calcul distribué, intelligence artificielle ou machine learning, voilà seulement quelques exemples parmi la multitude des innovations actuelles. Choisir le système optimal pour une application spécifique représente donc un défi de taille pour les utilisateurs et développeurs de systèmes de vision industrielle.

« Dans ce contexte, il est essentiel que les utilisateurs puissent compter sur les conseils avisés de partenaires compétents », déclare Peter Keppler. Spécialisé depuis plus de 30 ans dans le secteur de la vision industrielle, STEMMER IMAGING a largement contribué au développement de ce secteur et son portefeuille de produits couvre toutes les technologies décrites ».

« Les logiciels sont une composante essentielle pour disposer d’un système de vision industrielle optimal et adapté à une application spécifique. Il est préférable que le logiciel utilisé soit indépendant de la plate-forme matérielle et du système d’exploitation, tout en étant compatible avec tous les codes sources et standards conventionnels et ce, afin d’offrir la flexibilité requise. Grâce au développement en interne de logiciels, de la plate-forme logicielle Common Vision Blox établie depuis des années et du support professionnel proposé, l’entreprise STEMMER IMAGING est parfaitement armée pour accompagner les utilisateurs dans le développement d’applications, même les plus audacieuses. », estime Peter Keppler.

Enfin, Peter Keppler ne partage pas l’avis de ceux qui déclarent que la vision industrielle classique fera bientôt partie du passé en raison des innombrables développements dans le domaine des systèmes de vision industrielle embarqués. « Certes, les systèmes de vision industrielle embarqués offrent des solutions flexibles aux utilisateurs et ont réalisé ces dernières années un véritable bond en avant au niveau de leurs performances et de la variété de leurs applications. Mais il existera encore à l’avenir une multitude d’applications où l’utilisation de systèmes de vision industrielle classiques basés sur PC restera la solution optimale », conclut Peter Keppler.