Déployer des caméras intelligentes de manière rapide et flexible grâce à l'intelligence artificielle
Rob Salaets, ingénieur de recherche chez Flanders Make, a été le premier orateur au Food Process Seminar. Il a expliqué comment déployer rapidement et avec souplesse des caméras intelligentes dotées d'une intelligence artificielle.
Un algorithme intelligent
"Dans l'industrie alimentaire, par exemple, les caméras peuvent être utilisées pour des applications de prélèvement automatique avec des robots, ou pour détecter des défauts ou des corps étrangers lors du contrôle de la qualité. Aujourd'hui, ces caméras sont de plus en plus souvent dotées d'une intelligence artificielle. Elles apprennent généralement à partir d'exemples fournis, pour pouvoir ensuite faire leurs propres prédictions sur la base de nouvelles images, grâce à un algorithme intelligent", a-t-il expliqué.
"L'intelligence artificielle offre de nombreux avantages dans la phase d'utilisation, notamment en termes de rapidité. Cependant, la phase de formation qui la précède prend beaucoup de temps et est donc coûteuse. Il faut alimenter le système avec suffisamment d'exemples, avec une grande variation, et indiquer les prédictions erronées. Cette 'annotation' des données se fait manuellement, en sélectionnant et en confirmant les éléments à chaque fois. Ce n'est pas une tâche des plus agréables et, par ailleurs, il faut reprendre l'ensemble du processus lorsqu'une nouvelle demande est faite ou lorsque, par exemple, l'exposition est modifiée. Ce n'est donc pas non plus très flexible."
Les ensembles de données synthétiques
La solution réside dans les ensembles de données synthétiques, qui réduisent les coûts de démarrage et s'avèrent particulièrement utiles dans les environnements dynamiques. "Au lieu de partir de données réelles, nous commençons à dessiner la scène nous-mêmes, comme dans un film d'animation. Cela offre principalement des avantages en termes de gain de temps et de flexibilité, bien qu'un réglage fin basé sur des données réelles soit toujours nécessaire pour obtenir les mêmes performances", a déclaré M. Salaets.
