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solino®

Voir ce qu’un être humain peut voir et voir même au-delà 

Analyse de réflexion

« De l’apprentissage en profondeur (cf Deep learning ou Differential programming) à l’analyse de données volumineuses (cf Big Data), ou plus simplement, du traitement d'image classique tel que la mesure de distance, la détection de couleurs, la détection de forme ou de position ou la lecture de codes-barres. »

Nous pouvons tous réaliser ces fonctions avec nos yeux et notre cerveau, avec plus ou moins de talent et d’aisance, et reconnaitre, évaluer et traiter. D’ailleurs, nombres de ces fonctions peuvent être automatisées aujourd'hui (et détecter automatiquement) avec les capteurs appropriés.

Néanmoins, un problème (ndlr ce qui est appelé un problème) n’est pas encore résolu et il existe de nombreuses solutions possibles pour la même tâche, le même besoin.

Quel que soit le logiciel d'analyse ou l'algorithme utilisé, celui-ci ne peut traiter que ce qu'il voit (et qui a été vu) et il ne peut voir que ce qui est mis en correspondance avec un capteur rectangulaire à deux dimensions. Il se peut alors qu’en raison des conditions physiques d’application, que les rayures, les arêtes ou les différences de couleur, non pas tous les défauts, mais potentiellement, qu’un ensemble d’anomalies puisse ne pas être immédiatement remarquable et/ou reconnu par l’ensemble du système de vision.

Parce que il y a des réflexions, des ombres, ou juste trop peu de lumière qui l’empêchent d’être distingué, l’objet analysé peut même ne pas être reconnu. 

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Solino cherche à résoudre ce problème en permettant une détection à 100%, quelle que soit la lumière ambiante, la texture de la surface ou la position de l'objet.

Solino combine "l'imagerie stéréo photométrique" avec l'analyse de l'apparence visuelle, notamment en prenant en compte la manière dont les gens perçoivent les objets, tels que l'œil humain. >> Textures, structures ou ondulations sont numérisées pour l'analyse d'images.

Pour cela, différentes acquisitions en correspondances avec différents angles d'illumination sont réalisées et les propriétés réflectives de chaque point objet sont analysées. Chaque matériau réagit individuellement à la lumière incidente, chaque structure influence individuellement la diffusion de la lumière et chaque couleur possède une teinte, un spectre particulièr. Ainsi, solino génère une signature numérique individuelle pour chaque point d'objet, qui peut ensuite être évaluée selon les besoins.

Il existe donc des centaines d'informations sur le point d'objet correspondant, disponibles par pixel. Les réflexions lumineuses étant une fonction directe des propriétés physiques de la surface à examiner, les données pixels contiennent toutes les informations sur la nature de la surface. Comme les réflexions mettent en évidence les propriétés de diffusion, et donc de surface, cette méthode augmente considérablement la résolution latérale et détecte ainsi les plus petits défauts sur de grandes surfaces. Par exemple, Une rayure de 0,0005 mm sur une surface réfléchissante de 150 x 150 mm peut être détectée et localisée avec un appareil photo

standard de 12 mégapixels. Pour capturer cela avec la technologie de caméra traditionnelle, vous auriez besoin d'un appareil photo virtuel de 90 gigapixels.

Tout cela rend Solino unique. Il peut détecter des anomalies qui sont parfois invisibles à l'œil nu, car la résolution, le contraste ou simplement les différences sont si minimes qu'elles ne sont pas reconnues par l'œil humain comme des erreurs ou des déviations par rapport à la normale. N'est-ce pas ce que chaque image veut/devrait transmettre? Une image avec toutes les informations sur la taille, la structure, la planéité, la couleur dans la plus haute résolution avec le plus grand champ de vision possible, et tout cela à petit prix?

Solino est un algorithme qui reconstruit l'image optimisée à partir de nombreuses images uniques pour un traitement et une interprétation ultérieurs. Comme chaque image contient une forte quantité d'informations, il est judicieux d'ajuster ou de sélectionner l'algorithme selon les échantillons d'apprentissage, que ce soit les connaissances à priori ou celles découvertes par l’imagerie. Plus les connaissances objet sont approfondies et précises, plus l’ensemble des fonctionnalités pour l’interprétation analytique sera présenté rapidement et de manière fiable. 

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Tout cela fait de Solino un outil indispensable pour le traitement des images, pour les solutions d'apprentissage en profondeur (Deep learning) ainsi que pour les évaluations statistiques du Big Data, car en principe toutes les informations sur l'objet à examiner sont disponibles et n’attendent que d’être évaluées ou classées en conséquence.

La classification des matériaux organiques et inorganiques ainsi que la microscopie sont des domaines d'application importants, dans lesquels il est essentiel que chaque image fournisse des informations reproductibles pour rendre les comparaisons plus significatives. En collaboration avec les nouveaux modules d'imagerie d’Opto GmbH à Munich, où chaque module met à disposition un ensemble unique d'optique, de caméra et d'éclairage, Solino fournit au fabricant ou intégrateur de machines, aussi bien qu’à l’expérimentateur en microscopie, un accès aux mêmes options de configuration, quel que soit le module et pour toujours. Ainsi, une répétabilité des paramètres de mesure est toujours maitrisée et le logiciel ne nécessite pas d’être adapté à chaque appareil. Cela facilite la fabrication de dispositifs et de produits car les perturbations du traitement solino dans la capture d'image sont moins importantes et le matériel peut être simplifié.

Solino est donc une étape supplémentaire vers une plus grande fiabilité de la vision industrielle en tant que partie intégrante des applications IoT et Industrie 4.0. 

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