Solutions
Lors d'une visite au centre d'application laser TRUMPF, Daniel Weller découvre une nouvelle avancée dans le domaine des systèmes de détection. « Jusque là, nous avons travaillé avec le logiciel de traitement d'images VisionLine Detect de TRUMPF, ce qui nous a déjà beaucoup aidé pour l'usinage des systèmes de contact cellulaire classiques », explique Daniel Weller. Avec la plateforme d'entraînement EasyModel AI basée sur le cloud, TRUMPF augmente cependant encore le niveau : la combinaison de EasyModel AI et de l'option de filtre IA pour le traitement d'images VisionLine Detect de TRUMPF détecte les conditions d'environnement variables, les réflexions de composant, les conditions d'éclairage changeantes et les variations des propriétés du matériau. « Peu après la mise sur le marché officielle d'EasyModel AI par TRUMPF, nous avons remporté le contrat pour un système de contact cellulaire complexe qui, avec ses 2 mètres de long et 50 positions de soudage, nous a mis face à de grands défis. EasyModel AI est vraiment arrivé au bon moment » déclare M. Weller.
EasyModel AI est un outil qui permet de créer et d'entraîner très facilement des modèles d'IA basés sur des images et adaptés aux composants, même pour les utilisateurs n'ayant aucune connaissance en programmation. « À la première étape, nous prenons simplement, au moyen de VisionLine Detect, des images des segments du composant sur lesquels des positions de soudage doivent être détectées. Les images sont enregistrées chez nous via Quality Data Storage et nous pouvons ensuite les charger dans EasyModel AI, auquel nous accédons facilement via notre plateforme MyTRUMPF », explique Daniel Weller. Une fois un projet créé, M. Weller et ses collègues marquent les positions de soudage à détecter sur les images et l'IA commence l'évaluation et le calcul d'un modèle. Cela peut être optimisé de manière intuitive par l'opérateur, pièce par pièce. Pour un modèle IA fonctionnel, seules quelques images d'entraînement suffisent. Dès l'obtention d'un modèle satisfaisant, celui-ci est transmis à la ligne de fabrication. C'est alors que l'option de filtre IA entre en jeu pour VisionLine Detect. Le filtre effectue avec précision la distinction entre les zones d'image pertinentes et les zones telles que les gabarits, salissures et réflexions. « La différence entre VisionLine Detect avec et sans filtre IA est particulièrement évidente ici », déclare M. Weller, avant d'ajouter : « Le filtre IA binarise l'image et génère donc une représentation exclusivement en noir et blanc. Le composant détecté devient blanc, tandis que les zones environnantes s'affichent en noir. Ainsi, les algorithmes de détection des arêtes peuvent facilement identifier la zone de soudage à détecter. » Jusque là, Daniel Weller et son équipe utilisaient le traitement d'images VisionLine Detect de TRUMPF avec une exposition en fonction de la position. Celle-ci était modifiée de manière ciblée, afin de détecter les différentes positions de manière fiable. Le processus devait être adapté de manière individuelle à chaque position dans la zone d'usinage, afin de compenser les différentes réflexions des surfaces du composant. La procédure était chronophage, dépendait de nombreux facteurs d'influence et devait être effectuée séparément pour chaque position de composant.
Mise en œuvre
Pour l'utilisation de la nouvelle solution, il a suffit à ElringKlinger d'activer l'option EasyModel AI avec le filtre IA et de réaliser une brève phase d'initiation. « Les collaborateurs TRUMPF nous ont accompagné à chaque étape du process de mise en service de l'installation de présérie, directement sur le composant », explique M. Weller. « Au bout d'une heure ou deux, nous avions terminé notre première pièce. » Aujourd'hui, en cas de doute, les experts TRUMPF répondent simplement à distance ou lors de réunions Teams. La coopération est simplifiée grâce à Quality Data Storage de TRUMPF. Il est possible d'y déposer et enregistrer des données et, au besoin, de les partager avec les spécialistes TRUMPF.
La simplicité du processus d'entraînement est l'un des principaux avantages de EasyModel AI aux yeux de Daniel Weller : « Le temps requis pour l'obtention de bons résultats ne se compte plus en jours mais en heures. » Il est également important de noter qu'il n'est plus nécessaire de disposer de connaissances préalables pour obtenir de bons résultats. « C'est particulièrement important lorsque la série est lancée et que nos collègues moins expérimentés sur les sites doivent procéder à quelques adaptations. Le système fonctionne selon le principe du "What you see is what you get". C'est facile à comprendre, même lorsque l'on est pas programmeur. », déclare M. Weller. La possibilité d'appliquer de petites adaptations est également un avantage pour lui et ses collègues : « Chaque système de contact cellulaire est conçu différemment mais les différences sont parfois minimes. Grâce à l'IA, nous sommes maintenant en mesure d'utiliser les images d'entraînement existantes du système de contact cellulaire comme base pour les nouveaux modèles, simplement en reprogrammant les quelques divergences. Cela accélère davantage la phase de développement. »
