Les applications non-industrielles ont lontemps été répertoriées dans les statistiques comme domaines d'application utilisant des composants et des systèmes de vision. Bien que présentes, elles se situent malgré tout loin derrière les secteurs de fabrication industrielle qui ont historiquement toujours été importants pour le marché de la vision industrielle : l'industrie automobile, le génie mécanique, l’électronique, l’industrie pharmaceutique et chimique, la production alimentaire, et bien d’autres encore.

Cependant, depuis quelques temps, les applications non-industrielles font croître le chiffre d’affaires de la vision beaucoup plus rapidement que les applications purement industrielles. Elles deviennent ainsi très attrayantes pour les entreprises de vision.

Plusieurs raisons expliquent cette évolution. D'une part, le prix des technologies de vision a considérablement baissé ces dernières années. Les fabricants des principaux composants de vision bénéficient en effet de l'évolution positive des prix sur le marché de la grande consommation, notamment le passage à des capteurs d'images CMOS moins coûteux et à de puissants processeurs intégrés, grâce aux développements de la téléphonie mobile. D'autre part, le développement rapide des réseaux à haut débit et du deep learning permet à la vision de se déployer plus facilement dans de nouveaux champs d’application. Cela a permis aux acteurs du monde de la vision de tirer parti de ces nouvelles caractéristiques techniques afin d’évoluer sur de nouveaux marchés et d’améliorer leur potentiel de croissance, comme le montrent les exemples suivants.

Surveillance automatisée du trafic ferroviaire

Les conditions d’utilisation la vision dans l'ingénierie du trafic sont souvent semblables à celles de l'industrie en ce qui concerne le niveau de robustesse requis. Cela est particulièrement vrai pour les applications dans le transport ferroviaire où les vibrations, les grandes amplitudes de température et les conditions météorologiques changeantes créent souvent des environnements difficiles.

Grâce à un système automatisé de surveillance des rails, la London Underground Limited (LUL), qui appartient à la société Transport for London, veille depuis plusieurs années à ce que les liaisons roue-rail et les voies du réseau ferroviaire du métro londonien soient régulièrement contrôlées pour détecter d'éventuels dommages.

À cette fin, des caméras, montées dans des boîtiers spécialement conçus pour résister à des conditions environnementales difficiles, ont été installées sur le châssis et à l'extrémité des voitures des passagers afin d'enregistrer et d'évaluer les données pendant le fonctionnement habituel du métro. En saisissant les données pendant les périodes normales de circulation, le personnel dispose de plus de temps pendant la fermeture nocturne (de quatre heures) pour l'entretien du réseau d'environ 1 000 kilomètres de long. Cela permet de réduire les interruptions de service et d'augmenter les heures de fonctionnement le week-end.

Les boîtiers certifiés IP65 ont un blindage de protection contre les EMP et une résistance aux chocs de 5G pour une charge continue (secousses) et de 50G pour une chute. Cette application utilise des caméras ultra-rapides, des filtres IR et des éclairages IR LED à impulsions lumineuses ultra-rapides, ainsi que des méthodes d'acquisition et de traitement des données spécialement développées. La surveillance du réseau ferroviaire londonien devient ainsi beaucoup plus efficace.

Les défis sportifs

Les secteurs du sport et du divertissement ont également de plus en plus recours aux systèmes de vision industrielle. Lors de matchs professionnels de football, basket-ball, cricket ou autres, joueurs et matériel sportif sont suivis par un système pour calculer le kilométrage total de chaque joueur, avec leur vitesse moyenne et maximale, le nombre et l'intensité des sprints et la distance parcourue. Sur la base de ces données, les entraîneurs de football peuvent décider quand remplacer tel ou tel joueur, ce qui réduit le risque de blessure pour les athlètes fatigués.

Ces systèmes peuvent également utiliser les données pour déterminer si le ballon est sur la ligne ou s’il l'a complètement franchie. Ils sont donc utilisés pour vérifier les décisions des arbitres dans des sports tels que le football, le tennis et le cricket. Dans une autre application, des systèmes de vision 3D complexes détectent l’exacte position des fléchettes sur la cible, à une fraction de millimètre près, et indiquent immédiatement leur score aux joueurs.

Dans de nombreux cas également, le matériel sportif se déplace très vite : les balles de cricket peuvent atteindre une vitesse de 160 km/h et la vitesse record d’un service au tennis a dépassé les 260 km/h. Les exigences technologiques dans ce domaine sont donc très élevées, à la fois en ce qui concerne la vitesse et le niveau de résolution, mais également parce que de nombreux sports sont pratiqués en plein air. Les systèmes utilisés doivent donc être capables de s'adapter à différentes situations d'éclairage.

L'une des variantes du suivi de balle à grande vitesse est le gardien de but automatisé “RoboKeeper”. Il est commercialisé en tant qu’attraction en marge de grands événements. Les tireurs de penalty peuvent affronter le RoboKeeper et essayer de marquer un but contre lui. Dans la plupart des cas, il est impossible de gagner contre lui : un traitement d'images ultra rapide et des actionneurs permettent de détecter la courbe d’envol du ballon en quelques millisecondes et le gardien de but automatisé empêche le ballon de franchir la ligne. Pour compenser les variations des conditions d'éclairage lors d'événements extérieurs, les systèmes de caméra sont équipés d'objectifs avec un contrôleur automatique du diaphragme et un diaphragme motorisé.

Battre le record du monde grâce à la vision

Le projet britannique Bloodhound est actuellement à la recherche d'un record du monde, et la vision industrielle l’aide à y parvenir. Le véhicule supersonique a fait des progrès significatifs vers son objectif : aller plus vite, en passant de 760 miles par heure à 1 000 mph (environ 1 600 km/h) et de réaliser un nouveau record du monde de vitesse sur terre. Jusqu'à 25 caméras peuvent être placées à des points stratégiques du véhicule. Pendant les essais et les tentatives d'enregistrement, leurs données seront utilisées pour garantir le bon fonctionnement des composants, dont certains sont capitals pour la sécurité, tels que l'allumage correct du système de propulsion de la fusée, le contact pneu-sol ou le parachute de freinage.

La vision dans les arts

Dans un environnement beaucoup plus calme, les techniques de vision appliquées aux beaux-arts permettent de voir les œuvres d’art d’un tout nouvel œil, en révelant des détails jusque là insoupçonnés. Cette technique génère des images et des films 5D interactifs qui permettent de vivre une toute nouvelle expérience face à l’art. Selon la taille de l'œuvre d'art, un maximum de cent mille images sont prises par un scanner spécial qui utilise différentes sources lumineuses et différents spectres de lumière, notamment l’ultraviolet et l’infrarouge. Le résultat est ensuite formaté pour être mis en ligne.

Les amateurs d'art peuvent ainsi visualiser en ligne le jumeau numérique d'une œuvre d'art et l’apprécier de façon complètement inédite via une présentation interactive en temps réel. Cette technologie simplifie également la création de visites interactives ou audiovisuelles ainsi que l’édition de catalogues électroniques. Elle peut également être utilisée pour assurer des pièces de très gande valeur : grâce au haut niveau de précision, le système crée une empreinte digitale individuelle de l'œuvre d'art qui rend la falsification pratiquement impossible. Elle peut aussi être utilisée pour prouver un éventuel dommage auprès des assurances.

Les éoliennes s'arrêtent pour les oiseaux

La vision industrielle se retrouve également pour protéger la faune et la flore. Avec les réglementations de plus en plus strictes en matière de conservation de la faune, les éoliennes doivent être éteintes lorsqu'une espèce d'oiseau protégée s'en approche. Grâce à l'intelligence artificielle et à des composants d'imagerie adaptés, un système de vision industrielle récemment introduit bannit le danger que les oiseaux soient frappés par les pales des éoliennes et minimise les temps d'arrêt coûteux.

Le système reconnaît et localise les grands oiseaux de proie et permet de suivre leur trajectoire de vol afin de n'arrêter les éoliennes que lorsque les oiseaux protégés se déplacent à une certaine distance des turbines. La reconnaissance des oiseaux et leur classification en vue de la décision ultérieure sur la question de savoir si l'oiseau est une espèce protégée est une tâche extrêmement exigeante qui a été résolue dans des conditions difficiles en raison du fonctionnement en plein air.

Pour capturer l'ensemble de la zone environnante avec une vue panoramique de 360°, six caméras couleur industrielles d'une résolution allant jusqu'à 20 mégapixels avec des objectifs grand angle spéciaux dans des boîtiers de protection résistants aux intempéries sont utilisées. Cependant, le véritable art de cette application réside dans l'évaluation des images enregistrées et la détection fiable des oiseaux menacés. Sans de puissantes méthodes d'apprentissage approfondi pour former plusieurs centaines de milliers d'images avec des exemples positifs et négatifs et un savoir-faire correspondant dans le maniement de ces méthodes innovantes, la solution de cette tâche n'aurait pas été possible.

Vision artificielle

Les composants et systèmes de vision de STEMMER IMAGING jouent un rôle décisif dans tous les exemples mentionnés. Les solutions décrites ont été mises en œuvre en étroite collaboration avec les partenaires et les clients de l'entreprise. Elles utilisent des produits conçus pour des applications industrielles, mais qui sont également parfaitement adaptés à des applications non-industrielles en raison de leurs performances et de leur prix. L’entreprise s'est imposée depuis de nombreuses années en tant que fournisseur de premier plan dans le domaine de la vision industrielle et souhaite étendre ses activités aux applications non-industrielles.

Pour nous, le terme de « vision artificielle » est générique et désigne les applications allant au-delà de la fabrication : elles n'ont rien à voir avec la production ou la transformation de produits ou de biens. Les domaines d'application sont variés. Ils comprennent l'utilisation de systèmes de vision dans le sport et le divertissement, les techniques cinématographiques et les jeux, l'ingénierie du trafic, les villes intelligentes ou le transport et la logistique. Les applications dans les domaines de l'alimentation, de l'agriculture et de la technologie médicale entrent également dans cette définition. Sur ces marchés en pleine croissance, nous voyons la technologie de vision comme une opportunité particulièrement prometteuse pour résoudre des tâches complètement nouvelles à l'avenir ,

souligne M. Mark Williamson, directeur général de STEMMER IMAGING UK & Ireland et responsable du développement du corporate market.

« L'exemple des éoliennes est une démonstration impressionnante des possibilités que la vision artificielle peut offrir dans de très nombreuses applications. »

STEMMER IMAGING

La vision industrielle

côté pratique

Exemples d'application et références clients

La vision industrielle à la conquête de nouveaux marchés