Conseils techniques
Découvrez ici différents aspects de la vision industrielle et des technologies de traitement d’images, expliqués dans le moindre détail.
Adding to GigE
This Tech Tip is designed to explain some of the additions in the GigE Vision marketplace that have added to the capabilities of GigE Vision cameras.
Appareil de vision artificielle pour l’automatisation industrielle
Plusieurs tâches importantes effectuées lors de la fabrication de produits, notamment l’inspection de la qualité, l’orientation, l’identification et l’assemblage, requièrent l’intégration de techniques de vision; mais les responsables de la mise en place des systèmes doivent toutefois veiller à faire correspondre les options de l’appareil de vision aux exigences opérationnelles.
Apprentissage automatique et deep learning
Ce document cherche à donner des clés pour mieux comprendre la notion d'apprentissage profond (de l'anglais « deep learning »), en s'attardant sur ses différentes définitions, interprétations et implications. Sujet d’actualité, il est également en évolution constante ; aussi, nous souhaitons jeter ici les bases d’une meilleure compréhension.
Cet article privilégie les diagrammes aux formules mathématiques afin de garantir une meilleure lisibilité.
Boîtiers d'acquisition
Depuis peu, des composants baptisés « boîtiers d'acquisition d'images » architecturés autour des nouvelles interfaces numériques USB, FireWire ou Gigabit Ethernet ont fait leur apparition dans le domaine du traitement d'images. Ces petites unités externes équivalent à une carte d'acquisition externe disposant d'une part d'une interface vers une ou plusieurs caméras et supportant de l'autre une des interfaces numériques modernes (USB, FireWire ou Gigabit Ethernet) pour le transfert de données vers le PC. Où serait-il judicieux d'utiliser ces nouveaux composants ? Quel est leur avantage comparées aux cartes d'acquisition classiques ? Ces dernières conservent-elles une raison d'être ? Quelle est l'utilité des boîtiers d'acquisition pour les caméras dans lesquelles les interfaces modernes sont déjà intégrées ? Cet article doit vous aider à répondre à ces questions.
Camera Interfaces
This Tech Tip is designed to re-visit the camera interfaces and transmission standards available for vision systems. Since the last Tech tip on this subject, over four years ago, there have been a number of new developments.
Caméras linéaires
Si des erreurs sur des rubans d’acier, des bandes de papier ou d’autres matériels continus doivent être contrôlées à des vitesses très rapides lors de leur fabrication, les systèmes de traitement d’images basés sur les caméras linéaires constituent souvent la seule solution réalisable du point de vue technique et économique. L’article suivant commente l’état de la technique pour des systèmes de ce genre.
Chemical Color Imaging : évolution des systèmes de vision industrielle
Grâce à la technologie Chemical Color Imaging (CCI), les données hyperspectrales complexes au niveau moléculaire deviennent utilisables en vision industrielle. Les systèmes de vision hyperspectrale de STEMMER IMAGING utilisent une plateforme de traitement de données générique développée par Perception Park et dotée d'une interface de configuration intuitive. Celle-ci facilite les manipulations et permet à un large public d’accéder aux méthodes scientifiques de l’analyse hyperspectrale. Et ouvre ainsi la voie à de nouveaux champs d’application.
Choix d’un objectif en vision industrielle
Le rôle d’un système de vision industrielle est avant tout de produire une image de qualité qui permette de réaliser des mesures adéquates. De toute évidence, l’objectif ou les combinaisons d’objectifs utilisés dans le système jouent ici un rôle crucial pour assurer la qualité de l’image, et ont également un impact sur la vitesse, la précision de mesure, la reproductibilité et la fiabilité de l'analyse en aval.
Comment obtenir des mesures efficaces de la température corporelle à l'aide d'une caméra
CVB Polimago : une solution plus simple aux tâches complexes de classification
Pour les tâches complexes de recherche et de classification en vision industrielle, l'outil de reconnaissance d'images CVB Polimago de STEMMER IMAGING apporte une solution d’apprentissage automatique plus simple et moins coûteuse que d’autres outils de deep learning. Moins d'images d'entraînement, un apprentissage plus rapide et une accélération des temps d'exécution sur une plateforme CPU standard permettent d'éviter certains inconvénients liés à la technique des réseaux de neurones convolutifs (CNN). La version CVB 2019 permet d’utiliser Polimago dans des applications embarquées.
Détection de la contamination alimentaire - une nouvelle approche
L'inspection est une composante essentielle des programmes HACCP dans l'industrie alimentaire. La vision hyperspectrale offre maintenant aux ingénieurs de vision une approche très performante. Sa capacité à identifier les différences dans la composition chimique des matières organiques ouvre la voie à de nouvelles possibilités de détection d'impuretés dans les aliments. Fonctionnant en temps réel, ces nouveaux systèmes peuvent être utilisés sur des lignes de production à grande vitesse.
Embedded Vision: 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 ?