L'éditeur de Downcodes vous fera comprendre les outils logiciels indispensables à l'apprentissage de la vision industrielle ! La vision industrielle est un domaine plein de défis et d’opportunités. Elle nécessite la maîtrise d’une variété de logiciels pour un apprentissage et un développement efficaces. Du traitement d'images au deep learning, de la modélisation 3D au contrôle matériel, cet article présentera en détail les logiciels indispensables à l'apprentissage de la vision artificielle et répondra à quelques questions courantes pour vous aider à mieux vous lancer dans ce domaine passionnant.
Les logiciels à maîtriser pour l'apprentissage de la vision industrielle comprennent principalement un logiciel de traitement d'images, un environnement de développement de programmation, un cadre d'apprentissage automatique, un logiciel de modélisation tridimensionnelle et un logiciel de contrôle de caméras et d'équipements. Le premier et principal est le logiciel de traitement d’image. Les bibliothèques telles qu’OpenCV fournissent de riches fonctions de traitement d’image et constituent des outils importants pour le développement d’algorithmes et les expériences. De plus, les environnements de développement de programmation tels que Python, C++, MATLAB, etc. constituent la base de la mise en œuvre d'algorithmes de vision industrielle, tandis que les frameworks d'apprentissage automatique tels que TensorFlow, PyTorch, etc. sont des outils essentiels pour la mise en œuvre de modèles d'apprentissage profond. Pour la vision 3D, les logiciels de modélisation 3D tels que SolidWorks, Blender, etc. peuvent aider à simuler et analyser des scènes complexes. Enfin, il est important d’apprendre à utiliser les logiciels de contrôle des caméras et des appareils, qui permettent d’obtenir un contrôle précis du matériel.
Pour une discussion détaillée, prenons comme exemple l’environnement de développement de programmation, qui est un élément essentiel de l’apprentissage de la vision industrielle. Le choix du langage de programmation affecte directement l’efficacité du développement et les performances des algorithmes. Python est devenu le langage de choix dans le domaine de la vision industrielle en raison de sa syntaxe concise et de sa riche prise en charge de bibliothèques. Son intégration avec des bibliothèques de traitement d'images telles qu'OpenCV et NumPy, ainsi qu'avec des frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch, constitue un puissant environnement de R&D en vision industrielle. Dans le même temps, les fonctionnalités multiplateformes de Python permettent aux développeurs de développer et de déployer sur différents systèmes d'exploitation, améliorant ainsi considérablement l'universalité des applications de vision industrielle.
Dans le domaine de la vision industrielle, le logiciel de traitement d'image est l'outil le plus basique, lié à l'effet de la mise en œuvre ultérieure de l'algorithme. OpenCV est une bibliothèque de vision par ordinateur multiplateforme basée sur une distribution open source. Elle contient divers algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur couramment utilisés. L'apprentissage d'OpenCV peut commencer par les opérations de base des images, telles que la lecture, l'affichage et la sauvegarde des images ; puis apprendre le prétraitement des images, tels que le filtrage, le débruitage, la détection des contours, etc., puis passer à des techniques d'analyse d'images plus avancées, y compris des fonctionnalités ; extraction, enregistrement d'images, vision stéréoscopique et suivi, etc.
Le logiciel de traitement d'images MATLAB est également un outil puissant, notamment sa boîte à outils de traitement d'images, qui fournit un environnement convivial de traitement d'images, d'analyse et de développement d'algorithmes. Bien qu'il ne soit pas aussi temps réel qu'OpenCV, il présente des avantages uniques en matière de prototypage et de vérification d'algorithmes.
La mise en œuvre d’algorithmes de vision industrielle est indissociable d’un environnement de développement de programmation. Python est actuellement le langage de développement de vision industrielle le plus populaire, avec un support communautaire étendu et de nombreuses bibliothèques tierces. De plus, le C++ est souvent envisagé lorsque le calcul haute performance doit être traité en raison de sa grande efficacité opérationnelle. La combinaison de C++ et OpenCV peut gérer des tâches visuelles avec des exigences élevées en temps réel. MATLAB, en revanche, conserve toujours une certaine position dans la recherche d'algorithmes et le développement de prototypage rapide en raison de sa simplicité, de sa facilité d'utilisation et de ses puissantes fonctions intégrées.
À mesure que l’application du deep learning dans le domaine de la vision industrielle devient courante, la maîtrise d’au moins un cadre d’apprentissage automatique est devenue nécessaire. TensorFlow et PyTorch sont actuellement des frameworks d'apprentissage profond largement utilisés. Ils améliorent considérablement l'efficacité du développement en simplifiant et en accélérant le processus de construction, de formation et de déploiement de modèles. Un parcours d'apprentissage efficace consiste à commencer par comprendre l'infrastructure et les API de ces frameworks, et à apprendre progressivement à créer, former et optimiser des modèles de réseaux neuronaux.
Pour le domaine de la vision industrielle 3D, la compréhension et l’utilisation d’un logiciel de modélisation 3D amélioreront considérablement la compréhension de la géométrie spatiale et de sa représentation visuelle. SolidWorks et Blender sont deux représentants typiques. Ils permettent non seulement aux utilisateurs de créer des modèles tridimensionnels complexes, mais peuvent également animer ou simuler un éclairage et des effets physiques du monde réel. Ces logiciels constituent des compétences très précieuses dans la conception de systèmes de vision industrielle, utilisés pour générer des données de simulation ou pré-vérifier le système de vision.
La vision industrielle ne se concentre pas seulement sur le traitement des images et le développement d’algorithmes, mais implique également le contrôle des périphériques matériels. L'apprentissage de logiciels professionnels de contrôle de caméras tels que HALCON et LabVIEW peut aider les apprenants à comprendre le contrôle des caméras industrielles, des sources de lumière et d'autres matériels visuels. Ce type de logiciel présente généralement une forte compatibilité matérielle et fournit une série de fonctions avancées qui peuvent non seulement contrôler l'appareil pour collecter des images, mais également traiter les données d'image pour réaliser une détection automatisée.
1. Quels logiciels courants sont nécessaires pour l’apprentissage de la vision industrielle ?
L’apprentissage de la vision industrielle nécessite l’utilisation de certains outils logiciels courants. Les logiciels les plus courants incluent OpenCV, TensorFlow, PyTorch, etc. OpenCV est une puissante bibliothèque de vision par ordinateur qui fournit de nombreuses fonctions et outils pour le traitement et l'analyse d'images. TensorFlow et PyTorch sont des frameworks d'apprentissage en profondeur populaires qui fournissent des fonctions et des outils riches pour créer et former des réseaux de neurones.
2. En plus des logiciels couramment utilisés, à quels autres logiciels devez-vous prêter attention lors de l'apprentissage de la vision industrielle ?
En plus des outils logiciels couramment utilisés, l’apprentissage de la vision industrielle nécessite également de prêter attention à certains autres logiciels. Par exemple, l'apprentissage des algorithmes de vision par ordinateur peut utiliser un logiciel de modélisation mathématique tel que MATLAB pour les calculs numériques et la vérification expérimentale. En outre, les unités de traitement graphique (GPU) peuvent également être utilisées pour accélérer l'apprentissage en profondeur. Par conséquent, la compréhension et l'utilisation compétente des outils logiciels liés aux GPU font également partie de l'apprentissage de la vision industrielle.
3. Quels logiciels de vision industrielle gratuits sont disponibles ?
Pour les débutants qui apprennent la vision artificielle, il existe de nombreux outils logiciels gratuits. Par exemple, OpenCV fournit une bibliothèque gratuite de fonctions de traitement d'images et de vision par ordinateur qui peut prendre en charge plusieurs langages de programmation, tels que C++, Python, etc. De plus, les frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch sont également open source et peuvent être téléchargés et utilisés gratuitement. En outre, il existe de nombreux cours et didacticiels en ligne gratuits qui peuvent aider les apprenants à mieux maîtriser les outils et techniques des logiciels de vision industrielle.
J'espère que cet article vous aidera à mieux comprendre les outils logiciels nécessaires à l'apprentissage de la vision industrielle. La maîtrise de ces logiciels posera des bases solides pour votre développement dans le domaine de la vision industrielle. Je te souhaite bonne chance dans tes études !