– Deep learning

Cognex a développé Cognex ViDi Suite, logiciel répondant aux besoins des applications trop complexes, fastidieuses ou coûteuses pour les systèmes de vision industrielles classique. Premier logiciel spécifiquement conçu pour l’automatisation industrielle, il se base sur le deep learning.

Pour savoir ce qu’est le deep learning, son principe de fonctionnement est ses applications, suivons Julien, responsable de la fabrication et de la commercialisation de dés à jouer.

Il doit vérifier plusieurs choses, entre autres :

– Tous ses dés ont le bon nombre de faces (de 6 à 20 faces). En effet, il travaille avec de nombreux fabricants de jeux, y compris de petites entreprises créant des jeux de rôle sur mesure.

– Il n’y a aucun défaut sur ses dés (il a bâti sa réputation là-dessus). Donc le plastique dans lequel les dés sont fabriqués n’a pas de bulles, l’acier n’a pas de rayures, les motifs dessinés ou gravés sur chaque face sont de bonne qualité…

– Chaque modèle de dé est déposé sur un plateau spécifique puis expédié dans son entrepôt. Il doit donc vérifier que chaque plateau est rempli par un seul type de dé.

Julien a plusieurs lignes de production, toutes équipées de caméras In-Sight, qu’il arrive à paramétrer en fonction du type de dé qu’il doit fabriquer. Cela lui prend du temps, surtout qu’il est le seul à savoir faire cette opération. Un jour, il apprend qu’une multinationale va sortir un jeu avec un dé à 4 faces et que son entreprise a remporté le marché. Il est ravi, il a un nouveau défi à relever et de potentielles grosses rentrées d’argent !

Le seul problème est qu’en plus de savoir comment intégrer ces nouveaux produits dans sa production, il doit renouveler deux systèmes de contrôle qui sont complètement obsolètes. Il contacte donc son intégrateur Cognex et lui soumet la question.

Celui-ci lui demande s’il connaît le logiciel ViDi et le deep learning. Julien n’en a aucune idée. Son interlocuteur lui explique donc ceci :

« – Actuellement, vous paramétrez manuellement chaque type de contrôle pour chaque dé en fonction de caractéristiques pertinentes, puis vous modifiez les paramètres quand vous changez de produit. C’est le principe du machine learning. Pour intégrer un nouveau produit (de plus s’il a plusieurs variantes), vous devez identifier chaque critère afin d’en extraire les caractéristiques sur lesquelles se base la sélection. En adoptant le deep learning, ou apprentissage profond, votre système fonctionne comme un réseau de neurones. La machine « apprend » donc qu’il y a un nouveau produit, un nouvelle matière, une nouvelle couleur ou de nouveaux motifs. Pour cela, il extrait automatiquement les caractéristiques des images afin de permettre la catégorisation. »

Julien est impressionné. Chaque nouvel élément ne lui demandera plus des mois d’extraction manuelles de données, soit des mois de baisse de rendement ! Mais Julien n’est pas au bout de ses surprises…

« – Dans la Suite ViDi de chez Cognex, il y a plusieurs outils :

  • L’outil bleu localise et identifie les caractéristiques. Il est donc utile pour éliminer les dés qui ont été cassés lors de la fabrication, ou les dés qui sont trop petits.
  • L’outil rouge permet d’identifier les défauts en tenant compte de l’aspect normal d’un objet, mais aussi de ses variations tolérables (différences de teinte, par exemple).
  • L’outil vert classifie les objets. Cela peut être utile après la dépose des dés sur le plateau…
  • L’outil bleu permet la lecture de texte et de caractères sur les dés où des actions à faire sont écrites sur les faces.

La Suite ViDi est donc un outil complet, basé sur un ensemble d’algorithmes d’apprentissage, et a été optimisé et éprouvé. De plus, avec le deep learning, les capacités s’améliorent quand le volume de données augmente. Donc, plus il y a de données, plus le deep learning est efficace alors que dans les systèmes classiques, plus il y a de données, plus il y a de risques que le système sature. »

Julien demande alors quels sont les critères pour que le deep learning et donc la suite ViDi fonctionne pour son application.

« – Il faut tout d’abord une grande puissance de calcul. Il faut ensuite compiler suffisamment d’images pour permettre l’entraînement du logiciel. »

Julien a aujourd’hui débloqué les fonds, et choisi de développer le logiciel ViDi au sein de son entreprise depuis un an. Les nouveaux produits qu’il conçoit n’entrent plus en conflit avec les anciens (il répond de manière plus efficace aux nouvelles demandes), son taux de précision est particulièrement élevé, les retours de ses clients sont excellents et sa production a augmenté de 40% !

 

 

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