Systèmes de tri optique de vision industrielle
Max Reijngoudt
De plus en plus d'entreprises du secteur agricole investissent dans l'automatisation, des caméras industrielles et des logiciels intelligents (IA) sont utilisés pour le contrôle optique de qualité et le tri de légumes, fruits et plantes.
Les caméras industrielles sont utilisées pour la visualisation des machines, ou plus simplement : elles représentent les yeux d'un robot/ordinateur. Les actions humaines sont remplacées par l'inspection optique et des processus automatisés. Grâce à la vision par ordinateur, les processus deviennent plus rapides et plus fiables, garantissant ainsi une qualité constante et continue.
Ce contrôle qualité est principalement réalisé à l'aide de la technologie de caméras à balayage de zone en 2D. Cependant, les caméras 3D, les caméras à balayage linéaire et le traitement d'images hyperspectrales sont également des technologies en pleine croissance dans le secteur agricole.
Table of contents
Sélection de caméra
Selon la tâche de vision, il est essentiel de choisir la caméra adaptée. Les choix importants à faire sont :
Type d'interface (USB3, GigE ou 10GigE)
Les caméras de vision industrielle doivent être connectées à un ordinateur. L'interface de la caméra assure la connexion entre la caméra et l'ordinateur. Les ingénieurs ont souvent une préférence pour une interface particulière, mais si ce n'est pas le cas, il est important de connaître la distance entre la caméra et l'ordinateur. Si la distance entre la caméra et le PC est inférieure à 4,6 mètres, nous recommandons une caméra USB3. Si la distance est plus grande, nous recommandons des caméras GigE. Pour plus d'informations, nous vous conseillons de consulter l'article suivant : Comment choisir une interface de caméra de vision industrielle (USB3 / GigE / 5GigE / 10GigE Vision) ?
Dans cet exemple, la distance entre la caméra et le PC est supérieure à 4,6 mètres, nous recommandons donc l'utilisation d'une caméra GigE. Nous recommandons toujours une caméra avec PoE à nos clients. L'alimentation par Ethernet (PoE) pour GigE est conçue pour fournir à la fois l'alimentation et la communication des données via un câble Ethernet standard. Cela réduit le nombre de câbles et le temps d'installation, dans les applications qui ne nécessitent pas de déclenchement matériel ou d'E/S.
Caméra couleur ou monochrome
Les caméras monochromes sont souvent utilisées dans les applications de vision industrielle. Par exemple, pour compter des produits, vérifier la présence d'un objet ou effectuer des mesures, un bon contraste est nécessaire, et dans ce cas, une caméra monochrome est utilisée. Les informations couleur ne sont pas pertinentes et ne sont pas utilisées.
De plus, une caméra monochrome (photo/image noir et blanc) présente l'avantage supplémentaire d'être jusqu'à trois fois plus sensible à la lumière et de produire des images plus nettes qu'une caméra/capteur couleur.
Si des informations de couleur sont nécessaires, une caméra couleur, également appelée caméra RVB (Rouge, Vert, Bleu), est nécessaire. Les caméras RVB sont souvent utilisées pour inspecter les légumes, les fruits et les plantes, car ces informations couleur sont utilisées pour le contrôle qualité.
Par exemple, pour vérifier les différentes couleurs de taches/défauts sur les fruits et légumes, qui peuvent être vertes ou brunes. Cette différence de couleur n'est pas visible avec une caméra monochrome.
Une caméra couleur est toujours utilisée pour les logiciels de Deep Learning, car l'image couleur fournit des informations supplémentaires.
Dans cet exemple, nous utilisons une caméra couleur, car nous voulons effectuer un contrôle de qualité optique, et les taches/défauts peuvent contenir des couleurs différentes.
Caméra à obturateur global ou à obturateur roulant
Si la caméra ou un objet bouge pendant la prise de vue, une caméra à obturateur global est la solution idéale. Avec ces caméras, toutes les lignes/pixels de la caméra sont lues simultanément. Si la caméra et les objets sont immobiles, une caméra à obturateur roulant peut être utilisée. Si un objet bouge et que la technologie de caméra à obturateur roulant est utilisée, l'image sera déformée. Cela est dû au fait que le capteur est lu ligne par ligne. Pour plus d'informations, nous vous conseillons de lire l'article suivant : Obturateur roulant vs obturateur global.
Dans cet exemple, les fruits et légumes sont placés sur un tapis roulant pour le contrôle qualité et le tri. Le tapis roulant n'est pas arrêté pendant l'acquisition de la caméra. Dans ce cas, une caméra à obturateur global est nécessaire.
Résolution (nombre de pixels du capteur)
Les informations suivantes sont importantes pour calculer la résolution correcte de la caméra :
- Le plus petit détail à observer/inspecter
- La zone à inspecter (champ de vision)
Nous recommandons généralement 3 pixels par plus petit détail pour un système de vision stable. Dans certains cas, il est également possible d'utiliser 2 pixels par plus petit détail, mais cela dépend de la qualité et de la puissance du logiciel.
Dans cet exemple, nous souhaitons une caméra capable de détecter les défauts sur les fruits et légumes avec une précision de 1 mm. Les fruits et légumes sont placés sur un tapis roulant de 80 cm de large. Le champ de vision horizontal doit donc être de 800 mm et le champ de vision vertical de 600 mm.
Comme indiqué précédemment, nous souhaitons utiliser 3 pixels par le plus petit détail pour un système de vision stable.
Résolution système = 1 mm/3 pixels = 0,33333333 mm/pixel
Résolution horizontale de la caméra = 800 mm (champ de vision horizontal) / 0,33333333 mm (résolution système) = 2400 pixels
Résolution verticale de la caméra = 600 mm (champ de vision vertical) / 0,33333333 mm (résolution système) = 1800 pixels
Une caméra de 2400 x 1800 pixels est donc adaptée. Sur la base de ces informations, nous pouvons sélectionner une caméra. La MER2-503-23GC-P (IMX264) est une caméra de 5 MP (2448 x 2048 pixels) qui répond à toutes les exigences formulées précédemment.
Sélection d'objectif pour IMX264
Il est essentiel de choisir un objectif adapté à la caméra. L'objectif n'est pas fourni en standard avec la caméra ; il doit donc être acheté séparément pour compléter votre système de vision par ordinateur. Les caméras de vision industrielle que nous proposons sont souvent équipées d'une monture C, c'est pourquoi les objectifs à monture C sont généralement utilisés. Pour déterminer l'objectif adapté, nous avons besoin d'informations sur le champ de vision, la distance de travail (distance entre la caméra/l'objectif et l'objet) et la taille du capteur de la caméra sélectionnée.
La caméra et l'objectif sont placés au-dessus d'un tapis roulant. Dans cet exemple, nous souhaitons placer la caméra entre 700 et 1 000 mm du tapis roulant. Avec un champ de vision horizontal de 800 mm et une distance de travail de 735 mm, la distance focale calculée de l'objectif est de 8 mm. Vous trouverez ci-dessous une capture d'écran du calculateur d'objectif disponible sur notre site web.
Calculateur d'objectif
Sur la base de ce calcul et des spécifications de la caméra, l'objectif VA-LCM-5MP-08MM-F1.4-015 est adapté.
Éclairage de vision industrielle pour l'inspection des fruits, légumes et plantes
Deux barres lumineuses sont souvent utilisées pour éclairer les fruits, les légumes et les plantes sur un tapis roulant. Le tapis roulant est souvent complètement isolé de la lumière ambiante afin d'éviter les influences extérieures et de créer une lumière diffuse. Les barres lumineuses sont placées transversalement au-dessus du tapis et doivent couvrir toute sa largeur. Les objets sont éclairés uniformément des deux côtés. Elles doivent être placées selon un angle précis afin de minimiser les reflets et les ombres.
Logiciel de vision par ordinateur pour le contrôle qualité et le tri des légumes, fruits et plantes
Outre le matériel, un logiciel de vision par ordinateur est nécessaire pour détecter automatiquement les défauts. Les clients peuvent écrire eux-mêmes le code logiciel ou utiliser des licences de logiciels de vision existantes, comme Zebra Aurora Vision Studio. Aurora Vision est un puissant logiciel de vision industrielle conçu pour créer facilement un programme de vision. Grâce à son interface graphique, aucune connaissance en programmation n'est requise pour créer un programme de vision.
Le logiciel inclut une boîte à outils adaptée à de nombreuses tâches de vision industrielle. En sélectionnant les bons outils, vous pouvez facilement créer un flux de travail en quelques minutes. Les besoins complexes en vision industrielle peuvent également être pris en charge grâce au module complémentaire de deep learning, qui utilise l'intelligence artificielle pour résoudre les problèmes complexes de détection et de reconnaissance.
Vous pouvez également utiliser Aurora Vision Lite, un programme de démonstration gratuit proposé par Aurora Vision. Vous pouvez charger des images depuis votre disque dur et concevoir votre propre programme de vision grâce à tous les outils de vision industrielle disponibles dans Aurora Vision Studio.
Nous pouvons également concevoir un programme d'exemple pour vous dans Aurora Vision. Une fois les images disponibles, nous pouvons créer un programme d'exemple pour vous dans Aurora Vision. Nous vous demandons ensuite de rédiger un document de spécifications décrivant ce que vous souhaitez détecter et de fournir dix images.
Application de vision industielle
Nous espérons que les étapes ci-dessus vous ont aidé à choisir le matériel et les logiciels les mieux adaptés à vos besoins en vision par ordinateur pour le contrôle qualité et le tri de vos légumes, fruits et plantes. Si vous avez des questions, n'hésitez pas à nous contacter. Avec notre expertise et nos nombreuses années d'expérience dans le secteur de la vision industrielle, nous sommes à votre disposition pour vous conseiller et vous offrir un support technique.
