Utilisation multisectorielle de l’intelligence artificielle Apprentissage automatique au travers de robots collaboratifs

Rédacteur: Jérémy Gonthier

Hilpert electronics, partenaire commercial du fournisseur taïwanais de Cobot TM-Robot, propose des solutions pour l’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique de Cobots. TM-Robot a développé de nombreux outils qui, en liaison avec les Cobots, permettent d’améliorer l’efficacité de la production. Ces outils peuvent être mis en place dans tous les secteurs industriels.

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Utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'inspection des assemblages.
Utilisation de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans l'inspection des assemblages.
(Source : Hilpert AG)

Cobots – « En utilisant de nombreuses données d’image utilisées pour la mise en œuvre de l’apprentissage automatique par le Cobot, la machine peut apprendre et déduire la classification des objets ou leur reconnaissance. Le robot TM peut différencier et exécuter des tâches en fonction de ces bases » , explique Ralf Jentscher Sales & Product Engineer de Hilpert electronics AG. pour les applications de robotique et les Cobots.

« Le traitement industriel de l’image peut poser différents défis aux utilisateurs. Par exemple, il peut être difficile pour les utilisateurs de donner des instructions au robot pour qu’il distingue des objets qui ont un aspect similaire, par exemple lorsqu’il repère différentes tailles de vis. En outre, il est difficile de définir des objets qui ont plusieurs ou différentes formes, comme des soudures sur les composants traversants.  » continue Jenster.

Pour cette raison, TM Robot a développé avec le TM AI+ Training Server un logiciel qui permet aux utilisateurs de traiter de grandes quantités de modèles d’images pour en faire un modèle de formation pour apprentissage automatique. L’interface utilisateur par navigateur, simple d’utilisation permet l’apprentissage rapide de différents objets. La caméra et le traitement d’images intégrés dans les Cobots de TM permettent de collecter automatiquement les données d’image et de les télécharger sur le serveur afin que l’opérateur puisse vérifier, identifier et classer les données.

Par la suite, des tâches différentes peuvent être réalisées de manière autonome par le Cobot. En plus de tâches simples, comme le tri d’objets, des activités plus complexes peuvent être apprises par le système. « Ainsi, la reconnaissance et la classification des brasures de composants traversants est beaucoup plus exigeante. Le Cobot doit non seulement reconnaître le joint de brasure, mais il doit également déterminer si celui-ci répond aux exigences prescrites pour en déduire une décision de bon ou mauvais joint » , poursuit Jentscher. Cela s’applique également pour d’autres tâches du contrôle de la qualité, telles que la recherche de défaut sur des bouteilles en verre ou la détection des différences de couleur sur des produits en bois. « En utilisant le Cobot en combinaison avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique, nous pouvons réduire les erreurs, optimiser les temps de cycle et assurer un processus reproductible garanti pour le suivi », souligne Jentscher.

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