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LUXEMBOURG CREATIVE 2019 : l'intelligence artificielle (2)
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LUXEMBOURG CREATIVE 2019 : l'intelligence artificielle (2)
1.
MachineSight Towards Intelligent Automation 21-05-19 CONFIDENTIAL
2.
L’intelligence artificielle Au service
des entreprises 21-05-19 © MachineSight 2 Automation Robotics Vision Deep Learning A.I
3.
MachineSight © MachineSight21-05-19 3 MachineSight
est un intégrateur de solutions automatisées et mécatroniques, qui prend en charge la conception ou l’amélioration de machines depuis les études préliminaires jusqu’à la mise au point finale Comme bureau d’études indépendant, nous vous apportons notre expertise en mécatronique, automatisation, robotique, vision et intelligence artificielle
4.
Notre offre © MachineSight21-05-19
4 Client(s) Besoins Solution adéquate • Agnostique p/r fournisseur • Pertinence and robustesse • Approche collaborative 4.0 Mécanique Vision Automation Robotique Deep Learning ../.. Expertise ../.. Cluster technologique
5.
© MachineSight21-05-19 5 Notre
approche: pragmatisme“4.0” 1. Analyse 2. Etude 3. Realisation • Analyse du besoin • Développement des solutions techniques possibles • Exercice budgétaire (+/- 15%) GO / NO GO
6.
© MachineSight21-05-19 6 Notre
approche: pragmatisme“4.0” 1. Analyse 2. Etude 3. Realisation • Spécifications des requis de l’équipement • Etudes détaillées (modèle 3D, FDS, HDS, SDS…) • Evaluation financière précise GO / NO GO
7.
© MachineSight21-05-19 7 Notre
approche: pragmatisme“4.0” 1. Analyse 2. Etude 3. Realisation • Responsabilité technique et financière • Gestion du consortium (“4.0” collaboration) • Intégration automatisation, robotique et vision par MachineSight Engagement
8.
© MachineSight21-05-19 8 1.
Analyse 2. Etude 3. Réalisation Notre approche: pragmatisme“4.0”
9.
© MachineSight21-05-19 9 Nouveau
paradigme pour minimiser les risques Méthodologie MachineSight Classique Faisabilité Technique Démontrée Estimée Investissement / Budget Précis & détaillé après 3D Estimée Prix avec marge de sécurité Technologies integrées Les meilleures - industrielles (agnostique vs fournisseur) Maitrisées en interne Approche Réunir l’expertise (int/ext) Collaboration 4.0 – Agilité Modèle classique 1. Analyse 2. Etude
10.
L’intelligence artificielle Au service
des entreprises 21-05-19 © MachineSight 10 Automation Robotics Vision Deep Learning A.I
11.
A.I. - Machine
Learning - Deep Learning © MachineSight21-05-19 11 L’intelligence artificielle est un domaine de recherche qui vise à reproduire les capacité cognitives humaines (plus largement les comportement « intelligents » du vivant). Le machine learning (apprentissage automatique) est un sous-domaine de l’I.A qui s’intéresse aux capacités d’apprentissage. Le comportement est issu d’un apprentissage et non d’une programmation. Le deep learning (apprentissage profond) est une méthode d’apprentissage automatique basée sur des ensembles de réseaux neuronaux.
12.
Deep Learning dans
l’industrie © MachineSight21-05-19 12
13.
Deep Learning dans
l’industrie © MachineSight21-05-19 13 Le besoin : - Qu’est ce qui ne va pas ? - Où est « Waldo » ? - Qu’est ce que c’est ?
14.
Deep Learning dans
l’industrie © MachineSight21-05-19 14 La volonté: - Donner rapidement une réponse - Sur les produits réels - Avec peu d’images - Sans programmation - Être intégrable au niveau industriel - Image haute résolution, couleur, 3D… - Robustesse (algorithmes, matériel…) - Pérennité - Couts abordables Nécessité d’une solution adaptée à l’industrie !
15.
- Secteur alimentaire Exemples… ©
MachineSight21-05-19 15
16.
- Secteur sidérurgique Exemples… ©
MachineSight21-05-19 16
17.
- Secteur pharmaceutique Exemples… ©
MachineSight21-05-19 17
18.
- Secteur aéronautique Exemples… ©
MachineSight21-05-19 18
19.
- Secteur manufacturier Exemples… ©
MachineSight21-05-19 19
20.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 20 Besoin : contrôler la conformité d’œufs surprises sur un convoyeur - Localiser les produits, par exemple pour permettre le tri automatisé - Différentier les produits (3 classes) - Trouver les défauts - Vérifier la conformité du marquage Hypothèses de travail - objectifs - 42 images (entre 0 et 6 œufs) - Pas/peu de programmation - Montrer la faisabilité – ~1/2-1 J-Hô - Estimer les performances
21.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 21 Localisation des produits
22.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 22 Localisation des produits
23.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 23 Différencier les produits - 1ère étape : classer les vues « face » - « côté » - « envers »
24.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 24 Différencier les produits - 1ère étape : classer les vues « face » - « côté » - « envers »
25.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 25 Différencier les produits - 2ème étape : classer les vues de face en « normal » - « girly » - « anniversaire »
26.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 26 Différencier les produits - 2ème étape : classer les vues de face en « normal » - « girly » - « anniversaire »
27.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 27 Trouver les défauts…
28.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 28 Trouver les défauts…
29.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 29 Vérifier le marquage…
30.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 30 Vérifier le marquage…
31.
Contrôle d’œufs surprises… ©
MachineSight21-05-19 31 Vérifier le marquage…
32.
© MachineSight21-05-19 32 Bien
adapté - Aux produits (formats, reflets, … imperfections) - Aux demandes - Détection de défauts - Inspection de texture - Localisation - OCR « ambitieux » - Aux critères d’acceptation : qualitatifs plutôt que quantitatifs - Au contexte - Pas besoin d’un PhD pour comprendre son utilisation ;-) - Intégrable dans un équipement industriel – suite logicielle complète Deep Learning dans l’industrie – pour conclure
33.
Embrace the Industry
4.0 Opportunity 21-05-19 © MachineSight 33 Automation Robotics Vision Deep Learning A.I www.machinesight.eu info@machinesight.eu