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EnglishRÉSUMÉ
Cet article introduit les systèmes de vision industrielle utilisés dans les applications de contrôle qualité ou de contrôle de processus. Il a pour objectif de présenter les éléments permettant de concevoir un cahier des charges pour réaliser une application de vision et intégrer cette application en choisissant les composants et les outils de traitement adéquats. Ce sont d'abord les éléments de la chaîne d'acquisition qui sont décrits: le dispositif d'éclairage, le dispositif de capture d'image et le dispositif optique associé. Les principaux outils du traitement d'images pour la vision industrielle sont ensuite présentés.
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Nicolas VANDENBROUCKE : Maître de conférences à l’université du Littoral Côte d’Opale (ULCO) - École d’Ingénieurs du Littoral Côte d’Opale - Laboratoire d’Informatique Signal et Image de la Côte d’Opale (LISIC), Calais, France
INTRODUCTION
La vision industrielle peut être définie comme l'application de la vision par ordinateur à des problématiques de production. Son principe est de doter les machines de production de la capacité de voir afin d'automatiser les tâches de contrôle qualité ou de contrôle de processus.
Cette automatisation permet d’augmenter les performances et les cadences de production, de rendre la production plus fiable, d'améliorer la qualité des produits, d'assurer leur traçabilité, et de garantir la sécurité.
Les applications de vision industrielle sont aujourd’hui nombreuses et se sont ouvertes à tous les secteurs de l'industrie. En effet, les progrès techniques tant au niveau des caméras et des systèmes d’éclairage que des systèmes informatiques ont permis un élargissement considérable du champ d'application de la vision industrielle.
L'avantage d'un système de vision industrielle est qu'il est possible, avec un seul dispositif, de réaliser systématiquement, sur tous les produits, plusieurs contrôles différents en continu qui nécessiteraient, sans ce dispositif, des appareillages différents :
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le contrôle de conformité d'assemblage permet de vérifier l'absence ou la présence d'éléments constituant le produit à fabriquer, ainsi que leur positionnement et leur orientation ;
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le contrôle d'aspect est destiné à examiner les états de surface afin de détecter des défauts d'aspect comme des rayures, des griffures, des trous, des taches, des défauts de nuances de couleurs ou de textures…
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le contrôle dimensionnel consiste à mesurer les dimensions d'une pièce comme une longueur, un diamètre, une profondeur, un angle ou une géométrie particulière ;
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le comptage et le tri de pièces peuvent également être effectués par un système de vision industrielle ;
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le pilotage de machines ou de robots est également réalisé grâce aux systèmes de vision. La caméra devient alors l'œil du robot, ce qui permet la détection et la localisation d'une pièce pour la manipuler, l'assembler ou l'aligner. Le suivi d'une trajectoire pour une opération de dépose peut également être ainsi effectué ;
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l'identification est destinée à effectuer une reconnaissance ou une vérification de caractères, ainsi que la lecture des codes à barres, des codes matriciels ou des codes couleur. Cette opération permet de référencer un produit et d'assurer sa traçabilité et son traitement statistique, ainsi que de suivre la gestion des stocks ou le flux de production ;
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sur site industriel, mais également dans d'autres domaines, la vision permet des opérations de surveillance et de sécurité par du contrôle d'accès (analyse d'empreintes, de visages, de mains, de l'œil, de plaques d'immatriculation) ou du suivi de foules ou de flots de personnes.
Les systèmes de vision industrielle s'implantent donc dans les usines de production, et plus précisément aux étapes critiques qui justifient d'un contrôle :
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à la réception des matières premières et des pièces nécessaires à l'élaboration du produit ;
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en cours de fabrication afin de contrôler la transformation des matières premières et l'assemblage des pièces ou afin de piloter les machines de fabrication ;
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à la fin de la fabrication pour le contrôle du produit fini ;
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à l'emballage.
Différents éléments constituent un système de vision industrielle :
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un dispositif d'éclairage qui définit les caractéristiques de la lumière éclairant l’objet à contrôler. L'éclairage est un élément fondamental de la réussite d'une application de vision industrielle. Il doit être parfaitement maîtrisé afin de mettre en évidence les zones du produit à inspecter ;
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un dispositif de capture d’image constitué d’une caméra équipé d’un capteur sensible à la lumière qui transforme l’énergie lumineuse en un signal électrique. On distingue les caméras analogiques qui délivrent un signal vidéo et nécessitent l’utilisation d’une carte d’acquisition et les caméras numériques qui convertissent le signal analogique donné par le capteur en une image numérique ;
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un dispositif optique constitué d’un objectif qui permet de faire converger la lumière issue de l’objet à contrôler sur le capteur de la caméra ;
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une unité de traitement qui permet de stocker et traiter les images, ainsi que de configurer ou programmer les outils logiciels de vision industrielle. Elle peut être embarquée dans la caméra (caméras intelligentes). Cette unité prend des décisions en fonction des résultats de l’analyse des images afin d’activer des sorties pour alerter l’opérateur ou mettre une pièce au rebut.
Le système de vision est généralement intégré sur une ligne de production et nécessite un système mécanique associé à un automatisme permettant de convoyer, détecter et isoler le produit à inspecter. Le système de vision gère également différentes entrées/sorties comme les entrées de déclenchement de l’acquisition (trigger, encodeur) ou les sorties de déclenchement de l’éclairage.
La vision industrielle fait donc intervenir plusieurs disciplines telles que la physique, l'optique, l'informatique, la mécanique ou l'électronique et demande des connaissances aussi bien pratiques que théoriques. Le but de cet article est donc d'apporter les bases de cette connaissance et de proposer une méthodologie de conception d'un système de vision industrielle en étudiant chacun des éléments qui le constitue.
MOTS-CLÉS
applications Vision industrielle Contrôle qualité Contrôle de processus Vision industrielle pour le contrôle qualité
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6. Glossaire – Définitions
Caméra matricielle (Area-scan camera)
Caméra dont les éléments sont disposés sous la forme d’une matrice.
Caméra linéaire (Line-scan camera)
Caméra dont les éléments sont disposés le long d’une ligne.
Pixel (Pixel : Picture element)
Élément de l’image correspondant généralement à un élément photosensible (photosite ou photorécepteur) du capteur d’image.
Résolution ou définition (Resolution)
Nombre d’éléments photosensibles d’un capteur d’image. La résolution est définie, soit par le nombre de pixels dans les directions horizontale et verticale, soit par le nombre total de pixels.
Pas de pixel ou taille du pixel (Pixel size)
Indique la dimension du côté d’un élément photosensible du capteur d’image. Pour les caméras industrielles actuelles, les pixels sont dits « carrés », ce qui n’est pas le cas des caméras plus anciennes utilisées en télévision.
Taille du capteur (Optical format – sensor size)
Indique la longueur et la largeur du capteur d’image ou la longueur de sa diagonale.
Elle dépend de la résolution et du pas de pixel.
Champ de vision (Field of view)
Surface observée par une caméra matricielle. Pour une caméra linéaire, on parlera de ligne de visée.
Taille du plus petit élément à observer
Indique la taille de la plus petite surface à détecter dans une application de vision.
Facteur de sécurité (Security factor)
Indique le nombre de pixels sur lequel le plus petit élément à observer doit être vu. Le facteur de sécurité doit être au moins égal à 2.
Précision ou résolution spatiale (Spatial resolution)
Nombre de millimètres vus par un pixel. La précision donne une correspondance entre une mesure dans l’image et une mesure dans la scène réelle.
Seuil de perception de flou de bougé
Fraction de pixel en dessous de laquelle l’image d’un objet en mouvement reste nette.
Fréquence ligne maximum (Maximum line rate)
Nombre d’images-lignes que peut acquérir une caméra linéaire.
Temps d’intégration (Integration time)
Temps pendant lequel le capteur d’image...
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Glossaire – Définitions
BIBLIOGRAPHIE
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(1) - BELLAICHE (P.) - Les secrets de l’image vidéo - Eyrolles (2013).
-
(2) - FERNANDEZ-MALOIGNE (C.), MACAIRE (L.), ROBERT-INACIO (F.) - Imagerie numérique : Avancées et perspectives pour la couleur - Hermes Science publications (2012).
-
(3) - TRÉMEAU (A.), FERNANDEZ-MALOIGNE (C.) - Image numérique couleur – de l'acquisition au traitement - Dunod (2004).
-
(4) - LINGRAND (D.) - Introduction au traitement d’images - Vuibert (2004).
-
(5) - BRES (S.), JOLION (J.-M.), LEBOURGEOIS (F.) - Traitement et analyse des images numériques - Lavoisier (2003).
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(6) - MAITRE (H.) - Le traitement des images - Hermes Science publications (2003).
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...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
ANNEXES
Vision show :
http://www.messe-stuttgart.de/en/vision/
International Conference on Quality Control by Artificial Vision
HAUT DE PAGE
AIA
http://www.machinevisiononline.org/
EMVA
VDMA
UKIVA
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