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Entraînement des modèles d’IA dans le Cloud avec l’AI Lab

Entraînez des modèles d’IA dans le Cloud et bénéficiez d’une plus grande stabilité d’entraînement et de performances évolutives, sans être limité par les contraintes des systèmes périphériques locaux. Avec le logiciel et le matériel de l’écosystème uniVision, l’AI Loop offre une solution de vision de bout en bout qui combine l’IA et des méthodes basées sur des règles.

Quelles tâches puis-je résoudre avec les modèles d’IA de l’AI Lab ?

Contrôle qualité

Le contrôle qualité basé sur l’IA permet une détection précise des écarts, des défauts et des erreurs de production, le tout en temps réel. Même dans des conditions exigeantes, les produits sont analysés avec fiabilité, et les écarts de qualité sont détectés à un stade précoce. Une qualité élevée et constante des produits est ainsi assurée.

Exemples : points de soudure, pièces en plastique moulées par injection, masses de scellement

Détection d’objets

La détection d’objets basée sur l’IA permet une identification précise des produits, composants et objets, même dans des conditions exigeantes et avec différentes variantes d’objets. L’analyse intelligente des images permet d’automatiser les processus, d’affecter clairement les objets et d’améliorer l’efficacité des processus de production.

Exemple : identification de types, tâches de tri, contrôle de présence (p. ex. alésages, filetages et pièces rapportées, détection et vérification de marquages de différents types)

Analyse de surface et contrôle de structure

L’analyse de surface basée sur l’IA détecte de manière fiable et en temps réel rayures, bosses, impuretés, défauts du matériau et de la surface. Grâce à l’analyse intelligente des images, le système fonctionne avec précision, même en présence de changement de lots, de matériaux réfléchissants ou de structures de surface variables. Cela garantit une qualité élevée et constante tout en réduisant durablement les déchets.

Exemples : analyse de rayures, vérification de la texture de matières et de fibres, détection de la position de rotation de planches en bois

Détection de corps étrangers

La détection de corps étrangers basée sur l’IA identifie avec fiabilité les impuretés, les résidus et les objets indésirables. Même en présence de conditions d’éclairage difficiles, d’arrière-plans complexes ou de formes de produits variables, l’analyse intelligente des images garantit un contrôle précise et stable.

Exemples : contrôle de contenants vides, détection de corps étrangers dans les produits alimentaires

Contrôle d’exhaustivité

Le contrôle d’exhaustivité basé sur l’IA détecte avec fiabilité si tous les composants requis d’un produit sont présents, correctement positionnés et intacts. Grâce à l’analyse intelligente des images, le système contrôle avec précision et en temps réel, y compris les modules complexes. Même en présence de conditions d’éclairage difficiles, de formes de composants variables ou d’arrière-plans exigeants, l’IA garantit un contrôle stable et sûr. Les erreurs de montage, les pièces manquantes et les écarts de production peuvent être détectés à un stade précoce, permettant ainsi de réduire durablement le gaspillage.

Exemple : contrôle de la quantité de bouteilles dans des contenants (contrôle d’exhaustivité)

Quels sont les avantages de l’entraînement de modèles d’IA dans le Cloud (AI Lab) ?

Avantages de l’entraînement de modèles d’IA pour le traitement d’images industriel

Puissance de calcul de haut niveau pour des modèles d’IA très performants destinés à la classification d’images
Se substitue à des infrastructures locales coûteuses
Accès flexible à l’AI Lab permettant de traiter les projets à tout moment et en tout lieu
Gestion sophistiquée des utilisateurs permettant de traiter simultanément des ensembles de données et leurs parties par différents utilisateurs

Comment démarrer facilement le traitement d’images avec l’IA ?

Fonctionnement intuitif et intégration transparente aux systèmes existants

Connexion transparente au matériel de vision industrielle de wenglor via l’outil de connexion weHub
Commencez à entraîner vos modèles d’IA dès maintenant, grâce à une gestion efficace des données dans le Cloud
Des modèles d’interaction cohérents et des flux de travail logiques simplifient la prise en main sans formation fastidieuse

Comment comprendre et optimiser les modèles d’IA ?

Qualité maximale du modèle grâce à la transparence et à l’analyse intelligente

Grâce à la fonctionnalité de carte thermique intégrée à l’AI Lab, à l’image d’entrée de l’IA et aux scores, les modèles d’IA deviennent transparents et compréhensibles
Fonctions de validation et de contrôle automatiques pour une optimisation optimale

Comment obtenir rapidement et facilement des modèles d’IA ?

Connexion transparente dans l’AI Loop. Du premier pixel au modèle d’IA fini.

L’AI Loop permet une modélisation d’IA simple et rapide. L’AI Lab permet une gestion efficace des données et un apprentissage des modèles d’IA dans le cloud, tandis que le logiciel uniVision 3 permet l’acquisition d’images et l’exécution puissante de modèles d’IA sur des produits de vision industrielle. Le flux de travail est complété par le logiciel weHub en tant qu’outil de connexion et de découverte d’appareils.

uniVision 3 dans l’AI Loop : Acquisition de données d’image et exécution locale de modèles d’IA sur des appareils de vision industrielle

En tant qu’écosystème pour le matériel de vision industrielle wenglor, le logiciel de traitement d’image uniVision 3 connecte le traitement d’image basé sur des règles à l’IA. Elle offre une boîte à outils et des interfaces complètes.

Enregistrement direct des données d’entraînement : Les données d’image sont enregistrées directement avec le produit de vision industrielle et téléchargées dans l’AI Lab via weHub
Intégration facile du modèle d’IA : Les modèles d’IA issus de l’AI Lab peuvent être facilement importés via weHub et déployés dans uniVision 3. Les modèles d’IA sont directement intégrables et exécutables via le module « Image IA ».
Représentation de la carte thermique : en plus des scores par classe et de la prédiction du modèle d’IA, la carte thermique montre quelles zones d’image le modèle d’IA a pris en compte dans sa décision. Il s’agit d’un outil central pour mieux comprendre, interpréter et évaluer la qualité du modèle d’IA.
Nombreuses interfaces standard : Les résultats peuvent être délivrés directement via des interfaces réseau standard ou des E/S, ce qui permet une intégration facile dans n’importe quel type d’installation.

weHub dans l’AI Loop : Outil de découverte de périphériques et de connexion entre le réseau local et le Cloud

Le logiciel weHub fonctionne sur un PC séparé et remplit deux tâches principales : Elle détecte automatiquement les appareils de vision industrielle wenglor dans le réseau local, permet d’effectuer directement tous les réglages pertinents des appareils et sert d’autre part d’outil de connexion entre l’AI Lab et le réseau local.

Téléchargement automatique des images : Les images sont téléchargées directement depuis la plateforme uniVision dans l’AI Lab pour l’apprentissage des modèle d’IA.
Fonction mémoire tampon : En l’absence de connexion Internet, les données sont enregistrées temporairement.
Déploiement : Les modèles d’IA peuvent être téléchargés directement depuis l’AI Lab sur la plateforme uniVision.

Quels sont les avantages de l’interaction entre le traitement d’images basé sur des règles et l’IA ?

« L’avenir du traitement d’image ne réside pas dans le remplacement des méthodes classiques par l’IA, mais dans leur combinaison. »
Patrick Schmidt, chef de produit

Les exigences posées dans le domaine du traitement d’images industriel sont en constante augmentation. La diversité croissante des variantes, des cycles de vie des produits plus courts et des exigences de qualité élevées exigent des solutions flexibles, performantes et évolutives.

Ce livre blanc montre comment les procédés classiques de vision industrielle et l’intelligence artificielle peuvent être judicieusement combinés pour répondre aux exigences croissantes du traitement d’images industriel. Découvrez comment les écosystèmes intégrés soutiennent l’ensemble du flux de travail, de la collecte de données à l’entraînement de l’IA, en passant par l’application en série, et aident les entreprises à intégrer le traitement d’images de manière efficace et évolutive dans leurs processus de production.

Livre blanc « L’IA dans le traitement d’image industriel : de l’outil à la plateforme » (732 KB)

Découvrez comment associer le traitement d’image classique et l’IA pour créer une solution de vision industrielle performante.

Plans AI Lab – un plan adapté à chaque besoin !

L’utilisation de l’AI Lab est basée sur des plans prépayés. Choisissez le modèle qui vous convient le mieux ! Les plans varient en termes de durée et de volume de ressources. Le crédit d’entraînement peut être utilisé de manière flexible pendant la durée active. Vous pouvez réserver des plans l’un après l’autre ou effectuer une mise à niveau au cours d’une même période, selon vos besoins. Bien entendu, tous les plans sont créés sans renouvellement automatique, ce qui est totalement transparent et garantit l’absence de coûts cachés.

	Plan Free	Plan Free+	Plan XS	Plan S	Plan M	Plan L
Mémoire utile	1 GB	5 GB	5 GB	15 GB	50 GB	200 GB
Période d’utilisation	3 mois	6 mois	12 mois	12 mois	12 mois	12 mois
Crédits d’apprentissage	10 crédits	20 crédits	40 crédits	150 crédits	500 crédits	2 000 crédits
Coût	Gratuit	Gratuit*	Payant	Payant	Payant	Payant

*Une seule fois lors de l’enregistrement d’un appareil avec le pack de licence uniVision AI

Plan Free
Mémoire utile 1 GB	Période d’utilisation 3 mois	Crédits d’apprentissage 10 crédits	Coût Gratuit
Plan Free+
Mémoire utile 5 GB	Période d’utilisation 6 mois	Crédits d’apprentissage 20 crédits	Coût Gratuit*
Plan XS
Mémoire utile 5 GB	Période d’utilisation 12 mois	Crédits d’apprentissage 40 crédits	Coût Payant
Plan S
Mémoire utile 15 GB	Période d’utilisation 12 mois	Crédits d’apprentissage 150 crédits	Coût Payant
Plan M
Mémoire utile 50 GB	Période d’utilisation 12 mois	Crédits d’apprentissage 500 crédits	Coût Payant
Plan L
Mémoire utile 200 GB	Période d’utilisation 12 mois	Crédits d’apprentissage 2 000 crédits	Coût Payant

*Une seule fois lors de l’enregistrement d’un appareil avec le pack de licence uniVision AI

Packs de licence uniVision AI

Le module « Image IA » est disponible sur le matériel de vision industrielle correspondant pour l’exécution des modèles
Le pack de licence uniVison AI comprend l’activation des modules suivants :

Module « Image IA » (pour les modèles d’IA de l’AI Lab)
Module « Image ONNX » (pour les modèles d’IA au format ONNX)

La licence uniVision AI est disponible comme suit :

Smart Cameras de la série B60 : Licence DNNL031
Pour les contrôleurs de vision industrielle de la série MVC : Licence DNNL032
Les variantes d’appareils des séries B60A ou MVCA contiennent la licence de série

Parce que la confiance repose sur la sécurité – nous protégeons vos données !

L’AI Lab utilise exclusivement des serveurs européens. Les sauvegardes automatiques dans le Cloud garantissent la sauvegarde régulière de vos données. Créez des restrictions d’accès flexibles pour vos images.
Optez pour un plan payant et gardez le contrôle total de vos données !

Deux voies, un seul objectif : exécuter des modèles d’IA sur le matériel wenglor

Le pack de licences uniVision AI permet d’exécuter des modèles d’IA directement à partir de l’AI Lab ou au format ONNX directement sur les appareils wenglor, pour une flexibilité maximale lors du développement de modèles d’IA.
Avec uniVision AI, vos modèles d’IA s’intègrent parfaitement dans uniVision. L’entraînement peut être effectué soit de bout en bout dans l’AI Lab, soit dans votre propre chaîne d’outils avec des frameworks d’apprentissage automatique courants tels que PyTorch ou TensorFlow.

Entraînement de modèles d’IA dans l’AI Lab : module « Image IA »

Idéal pour tous ceux qui souhaitent utiliser l’ensemble du flux de travail IA à partir d’une seule source.

Entraînement de modèles	Basé sur le cloud dans l’AI Lab
Flux de données	Transfert des images depuis uniVision vers l’AI Lab via weHub
Transparence	Cartes thermiques et évaluations pour une traçabilité maximale
Point d’entrée	Interface utilisateur intuitive – idéale pour les projets structurés sans chaîne d’outils d’apprentissage automatique propre

Modèles d’IA entraînés en externe au format ONNX : module « Image ONNX »

Idéal pour tous ceux qui utilisent déjà des frameworks open source pour entraîner des modèles’d’IA.

Entraînement de modèles	Localement ou en externe dans votre propre chaîne d’outils (p. ex. PyTorch, Tensorflow)
Interface	Importation de modèles d’IA au format ONNX (via Github)
Transparence	Prise en charge des cartes thermiques (en fonction du modèle d’IA utilisé)
Intégration	Exécution directe dans uniVision – compatibilité et conversion conformément à la documentation

Matériel puissant pour une exécution optimale des modèles d’IA

Les modèles d’IA entraînés dans l’AI Lab sont parfaitement adaptés au matériel wenglor. Sur les Smart Cameras de la série B60, l’adaptation des modèles d’IA à l’unité de traitement neuronal (NPU) garantit leur exécution efficace et rapide. Le processeur multicœur et l’accélération Intel® OpenVINO™ des contrôleurs de vision industrielle de la série MVC sont idéaux pour l’exécution parallèle de plusieurs modèles d’IA ainsi que pour l’utilisation de différentes instances de processus dans des applications complexes.

Smart Camera B60

Caméras de vision industrielle avec contrôleur de vision industrielle