Trois raisons pour lesquelles la vision industrielle est importante
Lorsqu'on pense à la santé, à la sécurité et aux environnements contrôlés dans la fabrication de produits, on peut penser à l'industrie des produits alimentaires et des boissons. L'objectif est d'obtenir une qualité constante tant pour le produit que pour son emballage, et la vision industrielle est de plus en plus utilisée pour y parvenir. Les systèmes de vision industrielle d'inspection ne se contentent pas de rechercher les défauts, ils garantissent que les produits sont conformes aux normes des associations alimentaires mondiales en cherchant les contaminants, vérifient les défauts fonctionnels de la structure d'emballage et recherchent les nombreuses irrégularités possibles des paramètres de programmation.
Si l'intervention humaine a toujours un rôle central dans l'identification des défauts, elle a toutefois évolué et les rôles se sont élargis, ne se limitant plus aux préposés à la collecte et à l'emballage (qui sont toujours nécessaires), mais incluant désormais aussi les programmeurs et les analystes de données. L'identification des incohérences à grande échelle fait intervenir l'automatisation pour obtenir cohérence et rapidité, et ce, en s'appuyant sur trois points :
1. Le contrôle de la qualité
Les processus d'automatisation du contrôle de la qualité basés sur la vision peuvent aider à répartir les articles en portions égales. Par exemple, dans le cas d'un paquet de chewing-gum, la machine peut s'assurer qu'il y a un nombre égal de gommes/bâtonnets dans chaque paquet et qu'il n'y a aucune différence.
Par ailleurs, les systèmes de vision industrielle garantissent une intégrité structurelle uniforme, ce qui est important pour la conformité du produit lui-même, mais aussi pour la vente et le marketing de celui-ci. Pour reprendre l'exemple du chewing-gum, tout écart dans le nombre d'unités par paquet serait non seulement considéré comme un manque de qualité pour le client, mais pourrait aussi affecter l'intégrité structurelle de tout présentoir en vrac.
2. Ce n'est pas seulement une boîte… c'est une marque
Un produit n'est pas un objet autonome ; il est présenté en rayon avec d'autres produits de la même marque ou du même type, dans le cadre d'un ensemble qui doit être visuellement attrayant pour le consommateur, surtout s'il s'agit d'une nouvelle marque sur un marché encombré. Qu'il s'agisse d'un produit différenciateur ou d'un produit caméléon (qui tente de se rapprocher le plus possible d'une marque leader), nous vivons dans une société visuelle où une description ou une spécification technique ne suffisent plus à pousser le consommateur à l'achat. Les systèmes de vision industrielle peuvent détecter les défauts en temps réel et retirer les articles qui ne sont pas conformes aux directives de la marque, protégeant ainsi sa réputation de qualité. Au final, elle rend les opérations plus efficaces et réduit le gaspillage en retirant les éléments à temps pour y remédier.
3. La clarté et la cohérence de l'étiquetage
Le défaut d'étiquetage, ou simplement le manque d'informations sur les produits imprimés, peut entraîner une multitude de problèmes, tant du point de vue de la conformité commerciale que de la sécurité des consommateurs. Sans les informations adaptées, les produits risquent d'être rappelés, ce qui entraîne des pertes financières, non seulement pour le fabricant, mais aussi pour l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement, ainsi que des dommages directs et indirects à la réputation de la marque. Quand des produits alimentaires et des boissons sont dans ce cas de figure, par exemple s'ils incluent des allergènes dont la présence n'est pas clairement identifiée, les dangers associés peuvent faire la une des journaux du monde entier. Pour cela, en vérifiant chaque unité avant qu'elle ne quitte la porte de l'usine de fabrication, les systèmes de vision industrielle peuvent être essentiels pour éviter de tels scénarios.
Quel est l'avenir des systèmes de vision par ordinateur ?
Bien que nous abordions le produit, l'emballage et l'étiquetage en tant qu'éléments distincts, l'automatisation et la vision par ordinateur permettent de regrouper ces trois facteurs. De plus, ces solutions offrent le même suivi complet, qui est essentiel dans l'industrie agroalimentaire et dans d'autres secteurs, du début à la fin.
La technologie a toujours été un moteur essentiel pour l'amélioration : de l'amélioration des capteurs, de la précision et de la vitesse des cartes d'acquisition d'images, de la taille/du poids des câbles et de la clarté des caméras, aux mises à niveau logicielles/matérielles et à la capacité de communiquer avec d'autres systèmes. Les paramètres de machine learning, la communication système et les progrès en matière d'intelligence artificielle sont désormais les technologies qui permettent d'améliorer la traçabilité complète, le contrôle qualité et l'automatisation dans l'industrie agroalimentaire et autres secteurs.
