Applications de vision - Exemples d'application dans de nombreuses industries

La vision industrielle côté pratique

Exemples d'application et références clients

Vision industrielle et protection des oiseaux en voie de disparition

septembre 2019

Les réglementations de plus en plus strictes en matière de protection des espèces imposent l'arrêt des éoliennes lorsque les espèces d'oiseaux protégées s'en approchent. Grâce à l'intelligence artificielle et aux composants de la société STEMMER IMAGING, un système de vision industrielle de la société phil-vision empêche les oiseaux de se heurter aux éoliennes tout en minimisant les coûts liés aux temps d'arrêt du système.

Les réglementations de protection des espèces se sont considérablement renforcées ces dernières années dans le domaine de la construction et de l'exploitation des éoliennes. Ainsi, il convient généralement de mettre à l'arrêt les éoliennes à proximité desquelles vivent des espèces d'oiseaux sensibles dans un certain rayon, et ce, pendant quelques jours au cours de travaux agricoles sur place – par ex. labourage, battage ou fauchage. Les oiseaux courent alors un grave danger étant donné qu'ils passent plus de temps dans les champs à la recherche de nourriture.

Si des oiseaux protégés nichent à proximité d’éoliennes, celles-ci ne peuvent être exploitées que dans une certaine mesure. Aussi les arrêts d'une journée complète pendant la période de reproduction (par ex. de mars à août) constituent-ils de plus en plus une véritable condition pour la délivrance de permis. Néanmoins, chaque jour passé sans qu'une éolienne ne produise d'électricité entraîne une perte d'efficacité de l'installation. Malgré la volonté politique actuelle de privilégier l'utilisation des énergies renouvelables par rapport aux combustibles fossiles, la construction d'éoliennes a subi un grand ralentissement, notamment en raison des réglementations de protection des espèces.

Il est maintenant nécessaire de résoudre ce problème grâce à la vision industrielle et à l'intelligence artificielle en tenant compte, d'une part, de la rentabilité pour les exploitants de parcs éoliens et, d'autre part, des besoins des espèces protégées. En collaboration avec phil-vision GmbH, la société Bürgerwindpark Hohenlohe GmbH développe actuellement un système permettant de reconnaître et de localiser les grands rapaces et de suivre leur trajectoire, afin d'éviter des temps d'arrêt longs et coûteux au cours desquels aucun animal n'est en danger. L'objectif consiste à mettre les éoliennes à l'arrêt de manière ciblée et uniquement lorsque les oiseaux protégés se trouvent en deçà d'une certaine distance.

En collaboration avec phil-vision GmbH, la société Bürgerwindpark Hohenlohe GmbH développe un système permettant de reconnaître et de localiser les grands rapaces et de suivre leur trajectoire.
Source : phil-vision

Six caméras couleur industrielles d'une résolution de 6 ou 20 mégapixels fixées dans des boîtiers de protection résistants aux intempéries sur la tour d'une éolienne prennent des photos afin de surveiller l'espace aérien.
Source : phil-vision

Tâche complexe

Le fondateur de phil-vision, Gregor Philipiak, estime que la reconnaissance des oiseaux et leur classification comme espèces protégées sont des tâches extrêmement complexes : « La faune varie d'un endroit à l'autre, c'est pourquoi il est nécessaire d'élaborer des concepts de protection spécifiques pour chaque emplacement d'éolienne. Nous définissons donc les exigences spécifiques dans un premier système de surveillance et concevons ensuite le système cible en fonction de chaque installation. »

Selon Gregor Philipiak, les résultats obtenus jusqu'à présent sont prometteurs : « À ce jour, nous avons installé une dizaine de systèmes de test. Un tel système se compose de six caméras couleur industrielles d'une résolution de 6 ou 20 mégapixels fixées dans des boîtiers de protection résistants aux intempéries sur la tour d'une éolienne et conçues pour prendre des photos afin de surveiller l'espace aérien alentours. »

Des objectifs grand angle spéciaux sont utilisés pour photographier toute la zone dans une vue panoramique à 360°, ce qui permet d’obtenir des champs images aussi larges.

Le programme suit les trajectoires des oiseaux protégés jusqu'à ce qu'ils ne compromettent plus l’exploitation de l'éolienne. Source : phil-vision

Des centaines de milliers d'images

L'analyse des images enregistrées et la reconnaissance précise des oiseaux en voie de disparition constituent le véritable défi de cette application, comme l’explique Gregor Philipiak : « Notre système est basé sur des processus de deep learning ; la phase d'apprentissage requiert près de 400 000 images d'oiseaux de différentes espèces, à différentes distances et avec différentes positions de vol. À cela s'ajoutent environ 100 000 autres clichés (par instance négative) notamment d’insectes, d’avions ou d’hélicoptères, ainsi que des photos prises en tenant compte des spécificités locales. »

À partir de ces nombreuses images d’apprentissage, un puissant système de développement crée automatiquement un arbre de décision et un classificateur sur la base duquel la différenciation sera effectuée lors de la phase opérationnelle.

« Les méthodes d'apprentissage profond nous permettent de concevoir un système intelligent qui détecte automatiquement les animaux en question dans une grande variété d’environnements et de conditions et qui les différencie d'autres objets similaires comme des avions ou des mouches », explique Gregor Philipiak.

Le système phil-vision fonctionne en deux étapes et avec des résolutions différentes afin d'optimiser le processus : des caméras de 6 mégapixels permettent de détecter tous les objets en mouvement. Le passage à des caméras d'une résolution de 20 mégapixels permet d'identifier ces objets avec une plus grande précision.

Le système détermine ainsi si un objet détecté est un oiseau et si celui-ci fait partie d’une espèce protégée. Le programme suit les trajectoires des oiseaux protégés jusqu'à ce qu'ils ne soient plus détectables et ne compromettent donc plus l’exploitation de l'éolienne. Dès qu'un oiseau protégé se trouve en deçà de la distance minimale spécifiée par rapport à l'éolienne, un signal est transmis à son système de commande pour que celle-ci ralentisse au bon moment.

 
Pour des raisons économiques, l'un des principaux objectifs d'un parc éolien vise à limiter autant que possible les déclenchements intempestifs. Des algorithmes puissants d'apprentissage profond nous ont permis de répondre de mieux en mieux à cette exigence lors de la programmation et de réduire considérablement le nombre d’arrêts intempestifs.
Gregor Philipiak, Gründer, phil-vision

Idées pour l’avenir

Le système dans sa version actuelle est encore loin d'être au bout de ses possibilités, dans la mesure où l'équipe de développement de phil-vision a encore bien d'autres idées. À l'avenir, une option consisterait à intégrer un système de mesure de distance – celui-ci est d’ailleurs déjà à l'essai. Deux caméras en mode stéréo sont utilisées pour ce faire, ce qui permet d'obtenir les informations de profondeur souhaitées. Un étalonnage préalable de toutes les caméras garantit la déduction des tolérances de fabrication et la conversion correcte de la distance déterminée en données métriques. Cet étalonnage est effectué au moyen d'un drone qui passe par plusieurs points définis avec précision, à différentes hauteurs et distances. Grâce à un marqueur, le système de vision industrielle permet de reconnaître la position du drone sur l'image capturée et de sauvegarder les distances définies par rapport à chaque position. La pose de la caméra correspondante est ainsi établie avec précision de manière à fournir des données fiables sur les oiseaux qui s'approchent.

Il est également prévu de différencier les oiseaux protégés en fonction de leur classification. Des algorithmes d'apprentissage profond seront également appliqués à cet effet, lesquels seront basés sur de vastes séries d'images d'oiseaux différents.

La création d'une base de données est prévue en vue d'une évaluation ultérieure. Les valeurs collectées relatives au vol des oiseaux à différents endroits doivent être documentées. Une interface Web doit permettre de consulter et d'afficher les données traitées spécifiquement pour le parc éolien ou l'éolienne en question.

Partenaire expérimenté dans la vision industrielle

phil-vision se procure la quasi-totalité des composants de vision industrielle requis pour ce système innovant auprès de STEMMER IMAGING. Gregor Philipiak est particulièrement satisfait de la diversité des composants disponibles et du grand savoir-faire de ces spécialistes en vision industrielle : « Du fait de la complexité de l'application, nous avons dû tester différentes combinaisons caméra-objectif lors de la phase de développement afin de déterminer quelle était la plus appropriée. Notre partenaire nous a apporté un appui exceptionnel à cet égard. Des conditions cadres particulières étaient également imposées aux câbles, qui devaient être résistants aux UV. STEMMER IMAGING les a fabriqués exactement comme il nous les fallait et nous a ainsi fait gagner beaucoup de temps. »

La technologie PC pour les systèmes a également été conçue par STEMMER IMAGING. Phil-vision a développé le logiciel destiné à l'évaluation des photos prises et a utilisé pour ce faire le gestionnaire d'images CVB, ainsi que l'outil CVB Movie de la bibliothèque de traitement d'images Common Vision Blox.

CVB et Open CV offrent aux utilisateurs une flexibilité maximale, notamment pour utiliser d'autres caméras si besoin est.

Protection des espèces et rentabilité

Le chemin menant à la réussite n’est plus très long : un système complet de surveillance des mouvements aériens d’espèces d'oiseaux protégées à proximité des éoliennes sera tout d'abord mis en place au printemps 2020. Différents concepts de protection sont ensuite développés en étroite collaboration avec plusieurs biologistes sur la base du comportement (en vol) des oiseaux. Les systèmes de vision industrielle sont alors conçus conformément à ces concepts et adaptés aux conditions cadres spécifiques. L'objectif est de satisfaire aux exigences en matière de protection des espèces et de garantir ainsi le développement absolument nécessaire des énergies renouvelables dans le secteur de l'énergie éolienne.

phil-vision GmbHLa société phil-vision GmbH fournit des solutions couvrant tous les domaines de la vision industrielle depuis 2015. Grâce à un savoir-faire technique acquis au cours de nombreuses années et à l'utilisation de composants de fabricants et de distributeurs de renom, cette entreprise a déjà mis au point une large gamme de systèmes offrant des solutions économiques, allant des tâches simples avec reconnaissance de codes à barres et OCR aux contrôles d'intégralité, en passant par la reconnaissance automatique d’objets et les systèmes de mesure 2D ou 3D haute précision.

CVB Image Manager
  • Platform for the development of image processing applications
  • Open programming environment
  • Simple to operate, combining flexibility with high performance
CVB Movie
  • Recording video sequences
  • Storage on hard disk
  • Use of installed multimedia codecs
STEMMER IMAGING

Puchheim, Germany

STEMMER IMAGING est une société active dans le domaine de la vision industrielle depuis 1987. Offrant une très large palette de produits et de services, l'entreprise est aujourd'hui un des plus grands fournisseurs de technologie de vision en Europe. En 1997, STEMMER IMAGING a présenté Common Vision Blox (CVB), une bibliothèque de programmation puissante pour le développement et la mise en œuvre de solutions de vision rapides et fiables, utilisée avec succès dans plus de 80 000 applications de part le monde.