Deep Capture

Deep Capture est le leader du marché d’analyses d’image dans un environnement industriel, avec des performances inégalées. Il permet de répondre à des problématiques complexes d’inspection habituellement hors de portée des systèmes de vision industrielle classiques. Pour cela, Deep Capture utilise des méthodes poussées de détection, d’analyse de situation, et de classification des objets visualisés. Cela lui permet d’enregistrer non seulement une plus grande diversité de références, mais également de détecter des objets à forte réflexion lumineuse.

Le deep learning fonctionne à partir d’une base de données contenant les images à détecter par la machine. Cette réserve d’informations est suffisamment importante pour permettre à la machine de détecter des éléments non appris et de les catégoriser de manière efficace. Cela signifie que Deep Capture est capable de détecter les objets appris, mais aussi d’autres objets avec une grande variabilité de dimensions, de formes et de textures. La mise en place d’un « hypermodèle » créé par les équipes de CIM Atlantique permet de détecter les défauts d’un très grand nombre de références, et ce malgré les potentielles variations d’éclairage rencontrées.

L’utilisation des meilleures unités de traitement graphiques (GPU) du marché permettent de garantir une performance maximale. Ainsi, Deep Capture permet de détecter et de traiter des images à un framerate supérieur à 60 fps pour chaque caméra, le tout en temps réel. Sa technique très poussée rend son utilisation facile et sa prise en main très rapide, même pour une personne qui n’a que peu connaissance de la vision industrielle ou du deep learning en général. Il nécessite en effet très peu de réglages, et 2 phases de calibration automatique permettent d’ajouter les modèles d’images nécessaires, tout en définissant les seuils des caméras par passage.

Deep Capture possède de nombreux avantages concurrentiels qui lui permettent de se démarquer d’autres systèmes de vision industrielle plus basiques. Ses principales forces sont :

• Une intelligence artificielle de qualité, alliant vision industrielle et deep learning pour permettre un apprentissage supervisé à la machine. Cela lui donne la capacité de détecter des objets d’aspects différents de ceux qu’elle a déjà appris.
• L’analyse en temps réel du logiciel Deep Capture permet une détection quasiment instantanée à un framerate de 60 fps. Cette grande quantité d’images permet une meilleure prédiction des scénarios possibles à la machine qui pourra prendre une décision adaptée à chaque situation grâce aux algorithmes paramétrés.
• Une meilleure performance globale avec un taux de détection des vrais positifs (objets à identifier, défauts de l’objet) élevé et un taux de faux positifs très faible. Ces mesures garantissent une performance parmi les meilleures du marché grâce à notre expertise.
• Un logiciel simple et intuitif pensé pour faciliter au maximum son utilisation. Le système a été créé pour résister aux variations d’éclairage, ce qui le rend très fiable tout en évitant de compliquer sa configuration.
• Une solution clés en main pensée par nos ingénieurs spécialisés qui développent l’entièreté du logiciel pour correspondre au mieux à vos besoins spécifiques : la labellisation des photos, le paramétrage du réseau de neurones et l’intégration du système directement sur votre site ne seront donc pas un problème pour vous. Notre savoir-faire en mécanique, électrique et automatisme permet une conception sur mesure de la machine.

Deep Capture possède plusieurs applications variées. Parmi elles, on retrouve la détection de gobs en verre sur un convoyeur en mouvement. La forte opacité de ces produits empêche habituellement de contraster le produit sur son support, et cette réflexion peut déformer le rendu visuel des gobs en fonction de leur avancée sur le convoyeur.

La détection de flacons de verre positionnés dans différents types de contenants est également rendue possible par Deep Capture, qui permet avec une seule configuration de détecter plus de cinquante références de formes différentes, et ce malgré l’hétérogénéité des contenants les transportant.

Le tri de pièces alimentaires telles que des manchons de poulet peut également être assuré à un rythme de 5000 pièces par heure. Le système peut détecter des défauts tels que des os cassés, des plumes, des hématomes ou traces de sang afin de sortir la pièce du circuit avant qu’elle soit préparée.

La menuiserie peut aussi être contrôlée grâce à Deep Capture qui est capable de classifier plusieurs anomalies comme des fissures, matières manquantes ou nœuds noirs. Le système opère en deep learning à un rythme de 30cm/s.

Également, une machine autorise la détection du verre et d’autres emballages. Cette machine possède 8 caméras qui ont chacune un flux vidéo de 25fps afin de travailler à une cadence de 120 flacons par heure.

Les capacités de Deep Capture commencent à peine à être exploitées, et peuvent s’adapter à un très grand nombre d’industries. Chaque cas de figure est automatisable par nos équipes d’expert, alors n’hésitez-pas à demander une démonstration.