Le traitement d'images basé sur l'IA a la capacité de classer les images dans différentes catégories, ce qui se révèle très utile lors de la reconnaissance et de la classification de produits. Il est ainsi possible d'automatiser de nombreuses tâches qui sont encore trop souvent effectuées par des humains. Cela englobe l'identification de défauts, le tri d'objets sur des tapis roulants ou encore les contrôles d'intégralité. Sa capacité à reconnaître des motifs et des structures complexes dans les images en fait un outil important pour l'assurance qualité. Car ce sont justement ces derniers qui sont le plus souvent très difficiles à saisir pour l'oeil humain.
Dans le contexte des multiples opportunités et défis dans le domaine du traitement d'image, en particulier lors de l'utilisation de technologies, d'outils et de méthodes encore inconnus, la réalisation d'analyses de faisabilité gagne en importance. Elles permettent d'une part d'évaluer en connaissance de cause la faisabilité de la mise en oeuvre, mais comportent également le risque de devenir rapidement laborieuses et coûteuses. Les compétences clés pour travailler avec des méthodes d'apprentissage machine ne sont toutefois plus les mêmes que pour le traitement d'images basé sur des règles. Le facteur décisif pour la qualité des résultats n'est plus le produit d'un code de programme développé manuellement par un expert en traitement d'image, mais est déterminé par le processus d'apprentissage avec des données d'exemple appropriées. Pour cela, une compréhension approfondie de l'application concernée est nécessaire.
Ce qui réduit également la charge de travail, en particulier lors des premiers tests d'application, c'est le fait qu'avec un système d'IA complet tel qu'IDS NXT (disponible par IDS Imaging Development Systems), une grande partie du processus de développement et d'évaluation peut être effectuée dans un service cloud d'utilisation simple et intuitive. Dans ce studio de vision IA, les utilisateurs n'ont pas besoin d'avoir de l'expérience en IA, en programmation d'applications ou en traitement d'images. Le développement très complexe de systèmes embarqués, qui nécessitait jusqu'à présent des connaissances spécifiques avec des outils de développement très spécifiques, en bénéficie justement. Dans ces conditions, les analyses de faisabilité ne peuvent être réalisées que par les experts des domaines, qui possèdent le plus de connaissances sur les produits. Les entreprises sont ainsi moins dépendantes des programmeurs et des experts en traitement d'images lors de la phase d'évaluation.
Des phases d'entraînement courtes grâce à la stratégie des petits pas
Une fois que les tests de l'analyse de faisabilité ont permis de tirer les premiers enseignements, il est possible de procéder à des ajustements ciblés pour la suite des opérations afin d'améliorer la qualité et les performances des modèles d'IA. Pour cela, il est important de noter qu'une transition vers des jeux de données plus importants peut être nécessaire. Toutefois, le processus devrait être progressif afin de garantir que les modèles sont entraînés correctement et de manière fiable. Un jeu de données modeste au départ réduit le risque d'overfitting, où le modèle « mémorise » trop les données d'entraînement et procède à une généralisation incorrecte face à de nouvelles données inconnues. De plus, le fait d'utiliser peu de données raccourcit les phases d'entraînement et permet ainsi des expériences et des itérations plus rapides, ce qui vous permet d'obtenir un feedback quasiment en temps réel et d'adapter le modèle ou les jeux de données en conséquence.
Des outils conviviaux, tels que ceux mis à disposition par le studio de vision IA « IDS lighthouse », même à des utilisateurs inexpérimentés, aident en outre à évaluer et à apprécier les résultats issus de l'entraînement avec des exemples de données appropriés, directement dans le cloud. Ainsi, au début du projet, vous perdez peu de temps à préparer et à effectuer des tests sur la machine réelle, surtout si plusieurs itérations sont nécessaires.
Pour s'assurer que le traitement d'image ne soit pas seulement une technologie isolée, mais qu'il fasse partie intégrante de l'ensemble du processus d'application et qu'il puisse être intégré avec succès et simplicité, les aspects matériels et logiciels d'un système convivial doivent être considérés de manière globale. C'est possible grâce à des systèmes de vision embarqués tout-en-un comme IDS NXT.
