Avec le développement rapide de l’automatisation industrielle, la technologie de vision industrielle est utilisée dans un nombre croissant de domaines. En ce qui concerne l’inspection et le tri des fixations en particulier, les techniques de vision par machine sont de plus en plus courantes. Cet article décrit le processus de conception et de mise en œuvre d’un système automatique d’inspection et de classification des fixations basé sur la vision par machine.
Fondamentaux de la vision industrielle
La vision automatique est une méthode de détection et de classification automatisées qui utilise des technologies telles que le traitement d’images, l’extraction de caractéristiques et l’apprentissage automatique. Dans un système de vision mécanique, l’acquisition d’image est la première étape. Elle permet d’obtenir une image des fixations au moyen d’une caméra haute résolution et d’un système d’éclairage approprié. Les images sont ensuite prétraitées au moyen de techniques de traitement d’image qui impliquent des opérations telles que la débruitage, l’amélioration, la binalisation et la segmentation afin de faciliter l’extraction des caractéristiques.
Conception d’un système automatique de détection et de classification des fixations
La conception de ce système comprend principalement les étapes suivantes:
Acquisition des images
Pour obtenir une image précise des fixations, nous utilisons des caméras industrielles à haute résolution et des systèmes d’éclairage appropriés. De plus, pour assurer la qualité et la stabilité de l’image, nous utilisons un environnement de prise de vue fermé afin de réduire les effets de l’éclairage extérieur et du bruit de fond.
Extraction des caractéristiques
Dans la phase de traitement de l’image, nous utilisons une variété d’algorithmes et de techniques pour extraire les caractéristiques des fixations. Ces caractéristiques comprennent, entre autres, la forme, la taille, la couleur et la texture. L’analyse et le traitement de ces caractéristiques nous permettent d’obtenir des informations clés sur les fixations qui peuvent ensuite être classées.
Algorithmes de classification
Lors de la phase de classification, plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique ont été utilisés pour classer les caractéristiques des fixations. Ces algorithmes comprennent, entre autres, les machines de vecteurs de support (SVM), les réseaux neuronaux (NN) et les arbres de décision (DT). Grâce à la formation et à l’apprentissage, ces algorithmes sont capables de classer automatiquement les fixations en fonction de leurs caractéristiques.
Intégration de systèmes
Enfin, nous avons intégré les différents modules et fonctions pour former un système complet de détection automatique et de classification des fixations. Ce système permet une détection et une classification continues et efficaces, offrant un soutien solide à la production industrielle.
Expérimentation et analyse des résultats
Une série d’expériences a été menée afin de vérifier la faisabilité et l’efficacité du système. Tout d’abord, nous avons recueilli un grand nombre d’images d’échantillons de fixations et nous avons utilisé ces images pour former et tester le système. Les résultats expérimentaux montrent que notre système a une précision supérieure à 98% dans la détection et la classification. De plus, nous avons comparé différents algorithmes de classification afin de déterminer la meilleure combinaison d’algorithmes. Les résultats expérimentaux montrent que la combinaison de plusieurs algorithmes peut encore améliorer la précision de la classification.
Conclusions et perspectives
Le présent document décrit le processus de conception et de mise en œuvre d’un système automatique d’inspection et de classification des fixations basé sur la vision par machine. Ce système permet une détection et un tri rapides et précis de différents types de fixations. Les résultats expérimentaux montrent que la précision du système est supérieure à 98%, ce qui le rend très utile et prometteur.
À l’avenir, nous continuerons à approfondir les applications de la technologie de vision mécanique pour l’inspection et le tri des fixations. D’une part, nous optimiserons les algorithmes et les technologies existants et améliorerons les performances et l’efficacité du système; D’autre part, nous explorerons de nouveaux algorithmes et techniques pour réaliser des tâches de détection et de classification plus complexes et plus précises. En outre, nous étudierons comment combiner la technologie de vision mécanique avec la robotique pour permettre la saisie et l’assemblage automatiques des fixations, augmentant ainsi le niveau d’automatisation et l’efficacité de la production industrielle.
