Un système de vision pour machine apprend de lui-même à reconnaître les objets

Des robots qui seraient capables à l’avenir de s’adapter par eux-mêmes à leur environnement trouveraient de multiples applications dans les entrepôts et ateliers de production. 

A l’heure actuelle, les systèmes de vision permettent à une machine de faire un mouvement déterminé, par exemple, saisir un objet à la sortie d’une ligne de production pour le déposer dans un bac. Pour faire davantage qu’une opération aussi élémentaire, les robots devraient être équipés d’un système de vision discriminant. C’est l’objectif du système 'DON' (Dense Object Nets), en cours de développement au CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory - MIT).

Tâche spécifique / Tâche générique

Les deux méthodes les plus utilisées actuellement pour permettre aux robots de saisir des objets sont basées sur l’apprentissage d’une tâche spécifique ou sur la création d’un algorithme générique de préhension. Ces techniques présentent toutefois des limites : les méthodes spécifiques à la tâche sont difficilement applicables telles quelles pour d’autres tâches, quant à l’opération générique de préhension, elle n’est pas suffisamment ‘large’ pour inclure les nuances des tâches spécifiques, par exemple, déposer les objets à des endroits bien précis.

Aujourd'hui, le maximum que l’on puisse attendre d’un système de vision numérique est la faculté de détection d’un objet. ‘Pixel labeling’ est le niveau suivant. Ces deux techniques sont mises en oeuvre dans les voitures autonomes. Toutefois, dès lors qu’une interaction est requise entre la machine et son environnement, par exemple, saisir un objet déterminé sur une courroie de transport, la détection des pixels n’est pas suffisante. 

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Use case: Ophardt 

Récemment a été lancé « RANCH » (Robotics And Neural networks Combined in HORSE), un projet sur l'IA mené par Sirris, imec et la société Ophardt Belgien, spécialiste des produits d'hygiène. Cette entreprise de fabrication veut savoir si elle peut optimiser une partie de la production des distributeurs de savon en déchargeant les opérateurs de leurs tâches, en introduisant un cobot et en améliorant en même temps le contrôle qualité via un système de vision. 

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