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Découvrez l'évolution de l'inspection visuelle et comment l'intelligence artificielle améliore la sécurité et la qualité.
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Qu'est-ce que l'inspection visuelle ?

L'inspection visuelle est une technique de détection des défauts à l'œil nu qui permet de vérifier que les équipements fonctionnent correctement et qu'ils sont fabriqués conformément aux spécifications. Les inspections visuelles peuvent être réalisées en personne ou à distance à l'aide d'images numérique.

L'évolution de l'inspection visuelle

L'inspection à l'oeil nu des équipements, des produits et des matériaux est la forme la plus ancienne et la plus simple de l'inspection visuelle. Elle est toujours utilisée aujourd'hui dans les secteurs de la fabrication, de l'énergie et médical, car il s'agit d'une méthode efficace de détection des défauts dans ce qui est apparent.

À l'ère pré-numérique, les inspecteurs étaient formés pour identifier les défauts, parfois à l'œil nu, et dans d'autres cas, en utilisant les outils les plus simples, comme des lampes et des loupes. Grâce à l'amélioration des caméras portables de haute qualité et des drones, l'inspection visuelle a atteint un nouveau stade. Aujourd'hui, les entreprises collectent des images numériques et des vidéos des machines, des produits manufacturés et d'autres aspects des opérations physiques pour effectuer des inspections visuelles. Les inspections à l'aide d'enregistrements vidéo et d'mages peuvent être effectuées en temps réel à distance ou examinées ultérieurement une fois que la caméra produisant les images a été récupérée.

Les logiciels qui utilisent intelligence artificielle (IA) interviennent également aujourd'hui dans l'automatisation de l'inspection visuelle. En « apprenant » à un ordinateur à lire des images et à déterminer si elles répondent à des normes acceptables, les entreprises peuvent automatiser le processus d'inspection visuelle, gagner du temps et, dans certains cas, améliorer la précision. Il peut s'agir, par exemple, de l'identification de la corrosion au sommet des éoliennes ou de l'identification des connecteurs défectueux dans l'électronique des produits.

Le secteur de l'automobile est un exemple d'intégration de l'IA dans les systèmes d'inspection visuelle. Aujourd'hui, les constructeurs d'automobiles utilisent des images et l'apprentissage en profondeur pour identifier rapidement et systématiquement les défauts en amont dans le processus de production.

Grâce à cette technologie, également appelée inspections visuelles intelligentes, les organisations peuvent effectuer des inspections plus rapides, plus précises et plus rentables dans un large éventail d'environnements. En recourant à des machines pour effectuer des tests visuels, les entreprises peuvent maintenir les employés en dehors des zones dangereuses et des espaces confinés, tels que les réservoirs de stockage, en les protégeant ainsi tout en bénéficiant des avantages de l'inspection visuelle.

inspection visuelle et contrôles non destructifs (CND)

L'inspection visuelle est une forme de contrôles non destructifs (CND). Les méthodes non destructives permettent aux inspecteurs d'évaluer un système ou un composant sans le modifier de façon permanente.  Outre les inspections visuelles, les contrôles CND comprennent également des techniques d'inspection telles que les émissions, la radiographie, les rayons X et infrarouges et les ultrasons.

Le terme CND est généralement utilisé dans le domaine de la fabrication ou des opérations industrielles, mais il peut s'appliquer à un certain nombre d'autres secteurs. Une radiographie pour déterminer si une personne s'est brisé un os ou un correcteur qui examine un document et indique les erreurs qui doivent être corrigées, par exemple, sont également des types de contrôles CND.

Comme les inspections visuelles ne portent que sur la surface, les organisations les combinent généralement avec d'autres méthodes de test.

Mise en place d'un traitement d'inspection visuelle

Chaque secteur d'activité et chaque organisation auront leur propre processus pour effectuer des inspections visuelles. Pourtant, les flux de travail d'inspection comportent des éléments que l'on trouve généralement dans les processus d'inspection visuelle, notamment :

  • Identification de tous les équipements, matériels, produits et infrastructures qui doivent être inspectés.
  • Définition des conditions de déclenchement d'une inspection.
  • Élaboration d'instructions claires sur ce qui constitue un défaut .
  • Indication de la fréquence de ces inspections.
  • Création d'un moyen de signaler, documenter et traiter les défauts et les temps d'indisponibilité lorsqu'ils sont détectés.
  • Intégration des inspections visuelles dans les listes de contrôle de la maintenance.
Méthodes d'inspection visuelle

Une fois qu'un processus a été établi, les organisations peuvent utiliser diverses méthodes pour effectuer des inspections visuelles, notamment :

  • Échantillonnage aléatoire. Les contrôles de qualité sont effectués sur des produits ou des actifs physiques sélectionnés de manière aléatoire. Dans le secteur de la fabrication, les produits sont souvent contrôlés sur la ligne de production pour détecter les défauts visuels évidents. 
  • Échantillonnage manuel complet. Tous les produits sont inspectés manuellement par une personne formée à l'identification des défauts. Il peut s'agir d'un travail physiquement exigeant comportant des actions répétitives qui doivent s'accompagner de politiques de sécurité, d'équipements ergonomiques et d'outils adaptés.
  • Inspection visuelle à distance (IVD). Grâce aux caméras à distance, à la technologie en périphérie et aux drones, les organisations peuvent observer les équipements à distance en toute sécurité. Cette solution d'inspection peut être réalisée en temps réel, ou dans les zones éloignées où la connectivité peut poser un problème, les inspections peuvent être réalisées en récupérant les images et en les analysant ultérieurement.
  • Inspection visuelle automatisée Les produits sont inspectés en temps réel à l'aide de caméras, de méthodes de traitement d'images et d'algorithmes d'apprentissage automatique. Contrairement à l'inspection IVD, où les équipes emportent le matériel d'inspection sur le terrain, les inspections visuelles automatisées sont généralement effectuées sur site dans un seul endroit.
Avantages de l'inspection visuelle

L'inspection visuelle est utilisée depuis de nombreuses années pour garantir la qualité et la sécurité. En outre, elle offre les avantages suivants :

  • Économies :en identifiant les défauts le plus tôt possible, les entreprises peuvent réduire les coûts de mise au rebut des produits défectueux ou identifier plus rapidement les actifs qui doivent être réparés..
  • Sécurité :l'inspection IVD permet aux entreprises de réaliser des inspections visuelles dans un cadre plus sûr que jamais, car elle peuvent identifier les défauts dans des environnements qui pourraient être dangereux.
  • Optimisation : les inspections visuelles sont un moyen rapide, économique et non intensif d'évaluer la qualité. En utilisant les inspections visuelles automatisées, les organisations peuvent optimiser davantage le processus d'inspection en réduisant le temps d'intervention.
  • Rapidité : l'inspection visuelle automatisée permet d'exécuter beaucoup plus rapidement les inspections que des employés et peuvent être réalisées à tout moment, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7.
  • Précision :les inspections visuelles automatisées peuvent être plus précises que les inspections à l'œil nu, car elles permettent de repérer de légers défauts imperceptibles ou difficilement identifiés.
Cas d' utilisation de l'inspection visuelle

Lorsque le contrôle de la qualité et la sécurité sont primordiaux, l'inspection visuelle est utilisée, et peut être requise, notamment dans les cas suivants :

  • Fabrication : Q+qu'il s'agisse de la fabrication de voitures, de produits pharmaceutiques ou de semi-conducteurs, l'inspection visuelle permet d'identifier les défauts d'assemblage et esthétiques dans l'atelier de fabrication.
  • Soins de santé : de la fabrication d'appareils médicaux à l'inspection des équipements avant une opération, les inspections visuelles sont essentielles à la santé et à la sécurité des patients.
  • Énergie : les inspections visuelles améliorent la sécurité des équipements dans de nombreux aspects du secteur de l'énergie, de l'exploitation minière à l'extraction de carburant en passant par la production d'électricité.
  • Infrastructures civiles : l'inspection des routes, des ponts et des tunnels pour détecter les problèmes potentiels est obligatoire pour la sécurité publique, peut prendre des mois et requiert de porter une attention aux petits détails.

 

 

inspection visuelle automatisée et IA

Naguère, l'inspection visuelle était un processus difficile à automatiser. Les ordinateurs n'étaient pas encore aussi efficaces que l'œil humain. Pourtant, les derniers progrès dans le domaine de l'IA améliorent l'efficacité et la précision des fonctions d'inspection visuelle automatisée.

L'incapacité d'un ordinateur à traiter le contenu d'une image est un obstacle majeur que les ingénieurs ont dû surmonter. La vision par ordinateur a permis résoudre ce problème. Ce processus permet aux ordinateurs de déduire des informations significatives des images numériques, des vidéos et d'autres entrées visuelles. Non seulement les ordinateurs peuvent désormais traiter l'image, mais également générer des données qui peuvent être utilisées pour prendre des mesures correctives ou formuler des recommandations. 

La vision par ordinateur offre les fonctionnalités suivantes, entre autres :

  • Reconnaissance d'image : cette technique permet aux ordinateurs de tirer le contexte et la signification d'une image, y compris l'identification des objets, des lieux, des personnes et de l'écriture.
  • Détection objet : cette technique permet d'identifier et de localiser des objets dans une image ou une vidéo en traçant des limites autour des objets, afin d'effectuer une inspection plus approfondie dans le contexte de l'objet.
  • Surveillance à distance : à l'instar de l'inspection visuelle à distance, la surveillance à distance examine et inspecte un objet par le biais d'une image ou d'une vidéo, soit par un humain, soit à l'aide d'une technologie optimisée par l'IA.
  • Gestion prédictive des actifs : les organisations peuvent utiliser les données des machines et des actifs pour déterminer l'état complet d'un actif en termes de cycle de vie, puis exploiter ces données pour prédire le moment où une panne est susceptible de se produire.
  • Alertes de sécurité pour les employés : lorsqu'une situation dangereuse est détectée dans un espace confiné ou une autre zone contrôlée, les systèmes peuvent alerter les employés d'un risque potentiel.
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