Reconnaissance de pièces via votre caméra de smartphone
Etude Microtechbooster financé à hauteur de 20K par la Confédération
Présentation du projet
Notre objectif est de créer un système qui puisse identifier correctement à l’aide de la caméra d’un smartphone, une pièce, un assemblage ou une machine à partir d’une base de données pré-entraînée.
Par exemple, lors de la maintenance d’une machine le but est de définir plus rapidement le type de machine ou le numéro de pièce lorsque l’on pointe la caméra de l’appareil vers elle. Si la détection ne peut être effectuée avec précision, le système doit proposer les pièces applicables les plus proches.
L’innovation dans ce projet est la méthode d’entrainement de l’IA pour les pièces. Le système de réalité augmentée sera entraîné en introduisant des données CAO 3D. Cela permettra d’intégrer simplement le système de reconnaissance de pièces dans le flux de travail de manière totalement automatisé.
Compte tenu du système de reconnaissance, il sera également possible d’imaginer un système de suivi de la position qui permettra d’autres développements avec la réalité augmentée.
Qui
KAÏNOO va diriger ce projet afin de répondre aux exigences de l’industrie.
Nous allons aussi nous appuyer sur les qualités des centres de recherches de nos Hautes Ecoles Suisse qui ont de grandes compétences en machine learning. Les contributeurs du projet seront aussi impliqués selon leurs savoir-faire.
Contexte
Dans le cadre industriel, l’identification de tous les types de pièces, qu’il s’agisse de composants microtechniques, de pièces d’horlogerie ou, à plus grande échelle, de machines, peut offrir des possibilités intéressantes en matière d’affichage d’informations, de contrôle, de gestion des stocks et de maintenance. Avec ce projet, l’apprentissage de la reconnaissance des pièces se fera automatiquement à partir de données de CAO en 3D. Cela aura le grand avantage de soumettre les données qu’une seule fois, plutôt que de devoir prendre des photos de chaque pièce sous tous les angles, ce qui serait un travail fastidieux.
Objectif
Développer un système de traitement d’images permettant de reconnaître des pièces de machines ou des assemblages complets à l’aide d’un smartphone ou d’une tablette.
– Développer un système d’auto-apprentissage qui utilise des données CAO 3D comme données d’entrée en utilisant l’intelligence artificielle.
– Création d’une application smartphone pour reconnaître les pièces et les composants.
– Afficher le nom, le numéro de pièce, une image et d’autres métadonnées de la pièce ou de l’assemblage reconnu. Une fois la pièce correctement détectée, l’utilisateur pourra choisir de lancer des actions supplémentaires comme la visualisation des informations sur la pièce (propriétés, manuel, schémas, état des stocks), la commande de la même pièce, la visualisation de la pièce en 3D interactive, etc.
Type de contributeur
Des personnes ou entreprises prêtes à investir dans ce projet qui utilise des technologies actuelles, innovantes et performantes au service de l’industrie.
En tant qu’éditeur de logiciels, nous n’avons pas accès aux éléments de fabrication, c’est-à-dire aux pièces ou aux assemblages que nous pouvons tester.
Nous avons donc également besoin :
– des personnes ou entreprises qui travaillent ou fabriquent des pièces : nous voulons tester le système à l’aide de données CAO de modèles 3D réels et valider sa précision.
– des contributions de personnes sur le terrain afin d’analyser leurs besoins et d’évaluer l’amélioration qu’un tel système pourra leur apporter.
Comment devenir contributeur
Il vous suffit de vous inscrire sur le site internet de Microtechbooster
Contribuer avec un montant financier de Fr. 1’000 à Fr. 2’500.-. Ce montant sera ajouté aux Fr. 20’000.- alloués par la Confédération.
Avantage pour les contributeurs
Etre investisseur dans la start-up qui va en découler.
Identifier et développer avant les autres des applications sur la base de cette reconnaissance d’objet.
Délai
Dernier délai pour participer au Microtechbooster : 20 mai 2024
