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Il faut apprendre aux machines à lire en intégrant la lecture des textes et des codes-barres aux systèmes de vision industrielle


Rédigé par Dr. Rainer Pausch, ABBYY le 2 Février 2017

Nous entrons dans l’ère de l’industrie 4.0, et il est important de comprendre les technologies qui sous-tendent l’automatisation de l’industrie et la productivité, ainsi que la façon dont elles aident les gens à travailler en harmonie avec les machines. La production à grande échelle nécessite des processus d’assemblage très adaptables et un contrôle qualité minutieux. Des chaînes de machines entièrement automatisées assemblent les composants, les acheminent à travers l’usine et vérifient que les critères de qualité sont bien remplis.



Dr. Rainer Pausch, Chef du groupe produits, SDK (Kits de développement logiciel), ABBYY
Dr. Rainer Pausch, Chef du groupe produits, SDK (Kits de développement logiciel), ABBYY
Des algorithmes, s’appuyant sur des informations visuelles, utilisent la vision industrielle moderne et les systèmes de vision des ordinateurs : l’association d’une caméra industrielle et d’un système d’exploitation d’ordinateur permet d’imiter la fonction de contrôle par l’œil humain. Ces systèmes robotisés équipés de la vision industrielle (Machine Vision) peuvent « voir » et prendre des décisions en fonction des données visuelles reçues, plutôt que de simplement effectuer des tâches prédéterminées comme, par exemple, un robot soudeur statique sur une ligne d’assemblage.
En intégrant des technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR) de pointe, ces systèmes peuvent acquérir des capacités de « lecture ». Des informations à base de texte, par exemple celles imprimées sur des étiquettes, affichées sur les panneaux de contrôle ou sur des écrans d’ordinateur, peuvent être capturées, interprétées et traitées. Tandis que les informations figurant sur des documents papier, tels que des rapports de service ou de la documentation produits, peuvent être scannées, les systèmes automatisés capturent ces informations à l’aide de caméras ayant été directement intégrées à la chaîne de production ou aux centres de tests. Dans les deux cas, les informations ne sont alors disponibles qu’en format « image ». La technologie OCR est alors nécessaire pour les convertir, les rendre lisibles par des machines, interrogeables et consultables.

Que peuvent exactement lire les machines ?

Comme le feraient des humains, ces systèmes peuvent « lire » les informations et agir en conséquence. Il peut s’agir de texte ou de codes-barres sur des emballages ou encore d’images de texte sur des écrans d’appareils électroniques. Grâce aux technologies de capture de données intégrées, les robots, la vision industrielle et les systèmes de contrôle qualité peuvent traiter les données extraites et les comparer à celles figurant dans la base de données pour dire au système de prendre les mesures appropriées. Les informations ainsi converties peuvent être exportées vers des applications et systèmes sous la forme de données XML ou de plein texte. Grâce à ces nouvelles capacités, les systèmes robotisés peuvent accomplir une quantité de toutes nouvelles tâches.

En installant des technologies de pointe pour la reconnaissance de texte, comme la reconnaissance optique de caractères (OCR), l’extraction de caractères manuscrits (ICR), la reconnaissance optique de codes-barres (OBR) et la reconnaissance optique de cases à cocher (OMR), les fournisseurs et développeurs indépendants de logiciels et matériel informatique dans le secteur de l’industrie peuvent accroître de façon significative la fonctionnalité des appareils équipés de vision industrielle – et offrir davantage de valeur ajoutée à leurs clients avec des fonctionnalités telles que :

• OCR : reconnaissance de texte sur des écrans, de texte pris en photo ou de documents scannés. Le texte est converti en informations lisibles électroniquement, pouvant être réutilisées par des systèmes automatisés
• Technologies sophistiquées de traitement des images : les images photographiées peuvent être automatiquement optimisées, par exemple, en rognant certaines zones et en améliorant la résolution, pour des résultats dignes d’une reconnaissance de haute qualité, même lorsque les photos sont prises en milieu très sombre ou très lumineux
• ICR : reconnaissance d’écriture manuscrite sur des formulaires tels que des fiches d’entretien ou des questionnaires
• OMR : reconnaissance de cases à cocher sur des formulaires, des fiches d’entretien ou des sondages
• Reconnaissance de codes-barres : reconnaissance des codes-barres conventionnels aux formats 1D et 2D tels que ceux utilisés pour l’acheminement automatique des composants au long de la chaîne de production
• Extraction de données pour des zones prédéfinies : capture d’informations sur certaines parties spécifiques de la page

Forts de ces possibilités, les fabricants peuvent faire en sorte que leurs machines répondent à certains des défis les plus difficiles auxquels ils sont confrontés en bout de chaîne de fabrication.

Tests d’écrans tactiles et d’interfaces utilisateur de divers appareils

Les écrans tactiles et les interfaces utilisateur de nombreux appareils de consommation courante peuvent être testés automatiquement en simulant chaque étape. Durant le processus de vérification d’un appareil à écran tactile, chaque zone de l’écran est activée par une plateforme automatisée et une capture est faite des messages de réponse. Les informations à base de texte ainsi extraites sont automatiquement validées par un ordinateur équipé de la technologie OCR.
Les appareils ménagers, tels que les machines à laver, les fours micro-ondes ou les lave-vaisselle sont équipés d’écrans, de même que les systèmes d’infotainement des voitures. Afin de permettre la communication entre le conducteur et son véhicule par le biais du système d’infotainement de la voiture, une équipe d’ingénieurs s’assure qu’il fonctionne de manière fiable et précise. Chez Volkswagen, le département chargé des tests a cherché à automatiser ces processus rigoureux de vérification. Pour améliorer les processus automatisés de vérification, ils y ont intégré la technologie OCR afin de vérifier ce qui apparaît à l’écran, même les messages compliqués, et ce dans plusieurs langues.

Routage automatisé des composants lors de la production

Lors du processus automatisé de fabrication, les composants individuels ou les produits partiellement finis doivent être acheminés en différents endroits. Équipés des technologies de reconnaissance de textes et de codes-barres, les robots de la chaîne de fabrication peuvent être programmés pour s’assurer que les pièces suivent automatiquement des itinéraires prédéfinis.

Vérification des informations figurant sur des emballages

En appliquant l’OCR à des photographies d’étiquettes, d’emballages ou de documents, il est possible d’extraire le texte qu’ils contiennent et de le comparer à des bases de données. Ainsi, les produits contenant des informations erronées peuvent être retirés automatiquement, avant de quitter le site de production, ce qui réduit le risque d’erreurs. Il peut s’agir d’informations sur l’emballage de produits pharmaceutiques, sur l’étiquette de boissons ou encore, pour les aliments, d’informations relatives aux allergènes ou aux dates d’expiration.

Automatisation des processus de service et de maintenance

Même des processus qui nécessitent une intervention humaine – comme lors des tâches de prestation de service ou de maintenance – peuvent être considérablement accélérés grâce aux technologies de reconnaissance de texte et de capture des données. Ces technologies permettent d’extraire automatiquement les informations à chaque étape, comme des documents en support papier ayant été scannés, ou des notes et des cases à cocher sur des bordereaux de réparation. Ces données sont alors disponibles dans le dépôt central.

Les avantages d’apprendre aux machines à lire et à réagir par elles-mêmes au sein d’industries où la qualité et la précision sont essentielles permettent à terme de gagner du temps, de l’argent et de satisfaire les clients, tout cela à travers les yeux d’un robot.




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