Collecte de données pour l'inspection visuelle avec Vision

Créer un ensemble de données de pièces défectueuses pour une application de contrôle de qualité par inspection visuelle.

Les applications d'inspection visuelle d'aujourd'hui peuvent utiliser la puissance de l'apprentissage automatique pour automatiser le processus et remplacer un inspecteur humain. Le coût d'exploitation de ces applications ne cesse de diminuer et leur précision peut, dans certains cas, dépasser celle des humains.

Cependant, toutes les applications d'apprentissage automatique reposent sur des données de formation. Tout comme il est nécessaire de former une personne à repérer les défauts, le modèle de détection artificiel doit être formé. Pour ce faire, nous collectons un ensemble (appelé " jeu de données") d'images de pièces correctement fabriquées et de pièces défectueuses. À cette fin, nous avons créé une application simple que vous pouvez obtenir à partir de la bibliothèque d'applications Tulip.

Conditions préalables

Pour commencer à travailler avec l'application de collecte de données, nous avons besoin de :

• Une caméra connectée à une machine Tulip Player
• Avoir la caméra configurée dans Tulip Vision
• Télécharger l'application de collecte de données depuis la Tulip App Library
• Assigner l'application à la même machine que la caméra connectée
• Modifier l'assignation de la caméra dans l'application pour qu'elle corresponde à la caméra connectée.
• Optionnellement, configurez des régions dans la vue de la caméra pour restreindre la zone de collecte.

Pour en savoir plus sur la configuration des caméras Vision, consultez l'article " Getting started with vision".

Pour apprendre comment fonctionnent les déclencheurs d'instantanés, que nous utilisons dans cette application, reportez-vous à l'article sur l 'utilisation de la fonction d'instantané.

Comment procéder

Une fois que vous avez lancé l'application sur votre machine Player, vous accédez à une vue de la caméra. Vous disposez également de deux boutons permettant d'annoter la vue comme réussie ou échouée. Cliquez sur les boutons pour marquer la vue actuelle comme bonne ou mauvaise, et observez la table se remplir d'échantillons. Recueillez au moins 10 images de chaque classe : Réussite et Échec.

Pour vérifier votre travail, rendez-vous sur le tableau de collecte des données et observez vos échantillons et vos annotations.

Conclusion

Commencez à collecter un ensemble de données visuelles de défauts pour les pièces de votre processus de fabrication afin de préparer l'inspection visuelle automatique avec l'apprentissage automatique. En utilisant l'application de collecte de données, vous créez votre ensemble de données dans un tableau Tulip, que vous pouvez ensuite exporter (cliquez sur l'icône en forme d'ellipse sur le tableau pour télécharger l'ensemble de données d'image) pour l'utiliser avec un service d'apprentissage de modèle. Il suffit d'exécuter l'application sur une machine Player avec une caméra connectée et d'annoter les images.

Pour en savoir plus

• Premiers pas avec Vision
• Utilisation des instantanés Vision
• Utilisation du widget Vision Camera
• Utiliser les instantanés Vision avec un service OCR externe
• Utiliser Azure CustomVision.ai avec Tulip pour l'inspection visuelle

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