{"id":8625,"date":"2022-10-07T08:33:00","date_gmt":"2022-10-07T08:33:00","guid":{"rendered":"https:\/\/kainoo.ch\/?p=8625"},"modified":"2023-11-22T11:28:56","modified_gmt":"2023-11-22T10:28:56","slug":"reconnaissance-automatique-machine-usine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kainoo.ch\/de\/reconnaissance-automatique-machine-usine\/","title":{"rendered":"Reconnaissance automatique de machine d\u2019usine via la cam\u00e9ra d\u2019une tablette\u00a0"},"content":{"rendered":"[et_pb_section admin_label=&#8220;section&#8220;]\n\t\t\t[et_pb_row admin_label=&#8220;row&#8220;]\n\t\t\t\t[et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243;][et_pb_text admin_label=&#8220;Text&#8220;]\n<p>En parall\u00e8le de notre projet dans le NTN Innovation Microtech Booster, nous avions lanc\u00e9 un projet de recherche d&#8217;intelligence artificielle en vision par ordinateur. L&#8217;application principale, &#8222;Maintenance VR&#8220;, que nous avions d\u00e9velopp\u00e9e permettait de cr\u00e9er un manuel interactif et facile \u00e0 comprendre pour effectuer des maintenances et des r\u00e9parations sur des machines d&#8217;usine de production. Le module de reconnaissance s&#8217;int\u00e8gre dans cette application pour rapidement d\u00e9tecter la machine en panne sans devoir aller la retrouver manuellement.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\n<iframe title=\"Maintenance VR - teaser\" width=\"1080\" height=\"608\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/zNJO0ko8EuE?feature=oembed&#038;enablejsapi=1&#038;origin=https:\/\/kainoo.ch\"  allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture\" allowfullscreen><\/iframe>\n<\/div><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">D\u00e9tection de machines<\/h2>\n\n\n\n<p>La d\u00e9tection d&#8217;objets s&#8217;entra\u00eene g\u00e9n\u00e9ralement sur base de photos r\u00e9elles de l&#8217;objet. Ceci peut rendre l&#8217;op\u00e9ration de production du syst\u00e8me tr\u00e8s co\u00fbteuse : il faut compter le d\u00e9placement sur place, le temps de l&#8217;ing\u00e9nieur sur place pour prendre les photos et la validation que les images sont suffisantes pour entra\u00eener le mod\u00e8le. C&#8217;est pourquoi nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me qui permet d&#8217;entra\u00eener l&#8217;intelligence artificielle via la CAO 3D de l&#8217;objet. Notre r\u00e9seau de neurones prend en entr\u00e9e des donn\u00e9es sous forme d&#8217;images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es \u00e0 partir de l&#8217;objet en 3D. En effet, les fabricants disposent g\u00e9n\u00e9ralement d&#8217;une repr\u00e9sentation en trois-dimension de l&#8217;appareil. Nous reprenons ces documents et utilisons Blender pour g\u00e9n\u00e9rer des images de tous les angles de la machine et avec ces informations le syst\u00e8me peut afficher \u00e0 l&#8217;\u00e9cran du smartphone ou de la tablette la position de et quelle machine a \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9e. Ce mode d&#8217;op\u00e9ration est tr\u00e8s pratique, car notre syst\u00e8me peut reprendre le document 3D de mani\u00e8re automatique et cr\u00e9er une nouvelle configuration de reconnaissance sans devoir faire intervenir un humain, gagnant en temps de travail.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Notre application ne n\u00e9cessite pas de connexion internet pour fonctionner. Toutes les donn\u00e9es et informations sont pr\u00e9charg\u00e9es sur les appareils et la d\u00e9tection se fait directement sur le dispositif. Nous r\u00e9pondons ainsi \u00e0 des probl\u00e8mes souvent rencontr\u00e9s o\u00f9 les syst\u00e8mes de s\u00e9curit\u00e9 de l&#8217;entreprise emp\u00eachent des connexions vers l&#8217;ext\u00e9rieur. Nous \u00e9vitons \u00e9galement les co\u00fbts d&#8217;un d\u00e9ploiement de r\u00e9seau informatique au sein de l&#8217;usine, si ce n&#8217;est pas encore le cas. Comme les appareils font la d\u00e9tection sur l&#8217;appareil directement, l&#8217;application devient \u00e9galement plus interactive et il ne faut pas attendre que l&#8217;image prise par la cam\u00e9ra ne soit transmise \u00e0 un serveur, trait\u00e9e, puis que l&#8217;information soit renvoy\u00e9e \u00e0 l&#8217;utilisateur.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9sultats obtenus<\/h2>\n\n\n\n<p>Nous avons utilis\u00e9 2 objets diff\u00e9rents pour nos tests d&#8217;application. Premi\u00e8rement une machine d&#8217;usine de production, mais celle-ci s&#8217;est av\u00e9r\u00e9e compliqu\u00e9e \u00e0 tester pour des raisons de d\u00e9placement et d&#8217;acc\u00e8s. Nous avons ensuite trouv\u00e9 un autre objet qui existe en 3D que nous pouvions acqu\u00e9rir et utiliser en d\u00e9monstration : une agrafeuse Bostitch, le mod\u00e8le B8 pour \u00eatre pr\u00e9cis.\u202f\u00a0<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"640\" src=\"https:\/\/kainoo.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/Bostitch-1024x640.jpg\" alt=\"D\u00e9tection Bostitch B8\" class=\"wp-image-8628\" srcset=\"https:\/\/kainoo.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/Bostitch-980x613.jpg 980w, https:\/\/kainoo.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/Bostitch-480x300.jpg 480w\" sizes=\"(min-width: 0px) and (max-width: 480px) 480px, (min-width: 481px) and (max-width: 980px) 980px, (min-width: 981px) 1024px, 100vw\" \/><figcaption>Nous avons obtenu une pr\u00e9cision de reconnaissance de plus de 91% sur la machine ESCO. Qu&#8217;est-ce que cela veut dire ? Sur 100 photos de la machine al\u00e9atoirement s\u00e9lectionn\u00e9es, le logiciel d\u00e9tecte correctement si la machine est pr\u00e9sente (ou inversement qu&#8217;elle n&#8217;est pas dans l&#8217;image) sur 91 d&#8217;entre elles. Rappelons-nous ici que nous nous sommes bas\u00e9s sur un mod\u00e8le 3D de la machine, donc le programme n&#8217;a jamais r\u00e9ellement vu la machine en photo et pourtant il arrive \u00e0 la reconna\u00eetre avec une bonne pr\u00e9cision. En plus de cela, comme nous utilisons la cam\u00e9ra de l&#8217;appareil Android, nous pouvons utiliser les d\u00e9tections sur plusieurs images r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es du flux vid\u00e9o et plus pr\u00e9cis\u00e9ment converger sur un r\u00e9sultat.\u00a0<br>Pour l&#8217;agrafeuse Bostitch, nos r\u00e9sultats se limitent \u00e0 un seuil de d\u00e9tection de 76%. Nous estimons que cela est d\u00fb en partie au fait que le mod\u00e8le 3D utilis\u00e9 pour l&#8217;entra\u00eenement est une reconstruction, ce n&#8217;est pas le mod\u00e8le de CAO original. En plus de cela, nous avons encore des am\u00e9liorations \u00e0 effectuer sur des probl\u00e8mes de perspective. En effet, comme l&#8217;objet est plus petit, il faut consid\u00e9rer les effets de perspective qui s&#8217;appliquent lorsqu&#8217;on approche la cam\u00e9ra de l&#8217;objet pour le rendre plus grand \u00e0 l&#8217;\u00e9cran, les points de fuites se rapprochent et cr\u00e9ent une distorsion sur l\u2019image : les points plus proches deviennent plus gros et les points plus \u00e9loign\u00e9s de plus en plus petit. Nos images d&#8217;entra\u00eenement ont toutes \u00e9t\u00e9 produites avec une distance focale fixe. Ainsi il arrive que si l&#8217;on approche trop l&#8217;appareil, l&#8217;objet n&#8217;est plus reconnu.\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fonctions avanc\u00e9es<\/h2>\n\n\n\n<p>La reconnaissance permet actuellement de d\u00e9tecter un objet via un appareil mobile avec un entra\u00eenement bas\u00e9 sur un objet 3D, mais nous voulons am\u00e9liorer le syst\u00e8me au futur. Il serait int\u00e9ressant d&#8217;avoir un syst\u00e8me qui d\u00e9tecte automatiquement toutes les pi\u00e8ces dans la machine, bas\u00e9 sur la CAO et la liste de pi\u00e8ces (BOM). Ainsi on pourrait prendre sa tablette Android, scanner une pi\u00e8ce d\u00e9tach\u00e9e et d\u00e9tecter \u00e0 quelle machine elle appartient. Plus loin, nous pourrions scanner des parties de la machine et la lier \u00e0 un syst\u00e8me GMAO pour faire un contr\u00f4le via un jumeau num\u00e9rique de quelles pi\u00e8ces auraient besoin de maintenance.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Cette application de d\u00e9tection dynamique d&#8217;objets pourrait \u00eatre int\u00e9gr\u00e9s dans plusieurs de nos applications ou produits. Nous pourrions imaginer plusieurs outils dans le domaine de l&#8217;immobilier ainsi que dans l&#8217;industrie de fabrication. Le but \u00e9tant d&#8217;acc\u00e9l\u00e9rer le processus de s\u00e9lection de l&#8217;objet \u00e0 nos utilisateurs.&nbsp;<\/p>\n[\/et_pb_text][\/et_pb_column]\n\t\t\t[\/et_pb_row]\n\t\t[\/et_pb_section]","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>En parall\u00e8le de notre projet dans le NTN Innovation Microtech Booster, nous avions lanc\u00e9 un projet de recherche d&#8217;intelligence artificielle en vision par ordinateur. 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Le module de reconnaissance s'int\u00e8gre dans cette application pour rapidement d\u00e9tecter la machine en panne sans devoir aller la retrouver manuellement.\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:embed {\"url\":\"https:\/\/youtu.be\/zNJO0ko8EuE\",\"type\":\"video\",\"providerNameSlug\":\"youtube\",\"responsive\":true,\"className\":\"wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"} -->\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-video is-provider-youtube wp-block-embed-youtube wp-embed-aspect-16-9 wp-has-aspect-ratio\"><div class=\"wp-block-embed__wrapper\">\nhttps:\/\/youtu.be\/zNJO0ko8EuE\n<\/div><\/figure>\n<!-- \/wp:embed -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2>D\u00e9tection de machines<\/h2>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>La d\u00e9tection d'objets s'entra\u00eene g\u00e9n\u00e9ralement sur base de photos r\u00e9elles de l'objet. Ceci peut rendre l'op\u00e9ration de production du syst\u00e8me tr\u00e8s co\u00fbteuse : il faut compter le d\u00e9placement sur place, le temps de l'ing\u00e9nieur sur place pour prendre les photos et la validation que les images sont suffisantes pour entra\u00eener le mod\u00e8le. C'est pourquoi nous avons d\u00e9velopp\u00e9 un syst\u00e8me qui permet d'entra\u00eener l'intelligence artificielle via la CAO 3D de l'objet. Notre r\u00e9seau de neurones prend en entr\u00e9e des donn\u00e9es sous forme d'images g\u00e9n\u00e9r\u00e9es \u00e0 partir de l'objet en 3D. En effet, les fabricants disposent g\u00e9n\u00e9ralement d'une repr\u00e9sentation en trois-dimension de l'appareil. Nous reprenons ces documents et utilisons Blender pour g\u00e9n\u00e9rer des images de tous les angles de la machine et avec ces informations le syst\u00e8me peut afficher \u00e0 l'\u00e9cran du smartphone ou de la tablette la position de et quelle machine a \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9e. 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Comme les appareils font la d\u00e9tection sur l'appareil directement, l'application devient \u00e9galement plus interactive et il ne faut pas attendre que l'image prise par la cam\u00e9ra ne soit transmise \u00e0 un serveur, trait\u00e9e, puis que l'information soit renvoy\u00e9e \u00e0 l'utilisateur.\u202f\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2>R\u00e9sultats obtenus<\/h2>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>Nous avons utilis\u00e9 2 objets diff\u00e9rents pour nos tests d'application. Premi\u00e8rement une machine d'usine de production, mais celle-ci s'est av\u00e9r\u00e9e compliqu\u00e9e \u00e0 tester pour des raisons de d\u00e9placement et d'acc\u00e8s. Nous avons ensuite trouv\u00e9 un autre objet qui existe en 3D que nous pouvions acqu\u00e9rir et utiliser en d\u00e9monstration : une agrafeuse Bostitch, le mod\u00e8le B8 pour \u00eatre pr\u00e9cis.\u202f\u00a0<\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:image {\"id\":8628,\"sizeSlug\":\"large\",\"linkDestination\":\"none\"} -->\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/kainoo.ch\/wp-content\/uploads\/2022\/10\/Bostitch-1024x640.jpg\" alt=\"D\u00e9tection Bostitch B8\" class=\"wp-image-8628\"\/><figcaption>Nous avons obtenu une pr\u00e9cision de reconnaissance de plus de 91% sur la machine ESCO. Qu'est-ce que cela veut dire ? Sur 100 photos de la machine al\u00e9atoirement s\u00e9lectionn\u00e9es, le logiciel d\u00e9tecte correctement si la machine est pr\u00e9sente (ou inversement qu'elle n'est pas dans l'image) sur 91 d'entre elles. Rappelons-nous ici que nous nous sommes bas\u00e9s sur un mod\u00e8le 3D de la machine, donc le programme n'a jamais r\u00e9ellement vu la machine en photo et pourtant il arrive \u00e0 la reconna\u00eetre avec une bonne pr\u00e9cision. En plus de cela, comme nous utilisons la cam\u00e9ra de l'appareil Android, nous pouvons utiliser les d\u00e9tections sur plusieurs images r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es du flux vid\u00e9o et plus pr\u00e9cis\u00e9ment converger sur un r\u00e9sultat.\u00a0<br>Pour l'agrafeuse Bostitch, nos r\u00e9sultats se limitent \u00e0 un seuil de d\u00e9tection de 76%. Nous estimons que cela est d\u00fb en partie au fait que le mod\u00e8le 3D utilis\u00e9 pour l'entra\u00eenement est une reconstruction, ce n'est pas le mod\u00e8le de CAO original. En plus de cela, nous avons encore des am\u00e9liorations \u00e0 effectuer sur des probl\u00e8mes de perspective. En effet, comme l'objet est plus petit, il faut consid\u00e9rer les effets de perspective qui s'appliquent lorsqu'on approche la cam\u00e9ra de l'objet pour le rendre plus grand \u00e0 l'\u00e9cran, les points de fuites se rapprochent et cr\u00e9ent une distorsion sur l\u2019image : les points plus proches deviennent plus gros et les points plus \u00e9loign\u00e9s de plus en plus petit. Nos images d'entra\u00eenement ont toutes \u00e9t\u00e9 produites avec une distance focale fixe. Ainsi il arrive que si l'on approche trop l'appareil, l'objet n'est plus reconnu.\u00a0<\/figcaption><\/figure>\n<!-- \/wp:image -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p><\/p>\n<!-- \/wp:paragraph -->\n\n<!-- wp:heading -->\n<h2>Fonctions avanc\u00e9es<\/h2>\n<!-- \/wp:heading -->\n\n<!-- wp:paragraph -->\n<p>La reconnaissance permet actuellement de d\u00e9tecter un objet via un appareil mobile avec un entra\u00eenement bas\u00e9 sur un objet 3D, mais nous voulons am\u00e9liorer le syst\u00e8me au futur. 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