L'IA met de l'ordre dans la multitude d'étiquettes

Vision AI Label Reader lit les étiquettes de manière entièrement automatique et garantit la fiabilité du processus.

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La réception des marchandises dans l'industrie électronique est soumise à une pression croissante. Une multitude de composants issus de fabricants variés rencontre des designs d’étiquettes changeantes, des marquages multilingues et des délais de traitement toujours plus courts. Ce qui a longtemps pu être maîtrisé manuellement devient aujourd’hui un goulot d’étranglement. Les codes-barres endommagés ou les emballages brillants alourdissent la charge de travail et rendent les processus plus sujets aux erreurs.

Le Vision AI Label Reader de la société collective mind GmbH (COMI) montre comment maîtriser cette complexité. Ce système de traitement d'images basé sur l'IA automatise la saisie et l'interprétation des informations relatives aux articles lors de la réception des marchandises et dans la logistique, quels que soient le design, la langue ou le type de code. Conçue pour une utilisation industrielle, cette solution garantit une plus grande fiabilité des processus, une meilleure qualité des données et des opérations optimisées. Une caméra industrielle uEye CP de la société IDS Imaging Development Systems GmbH fournit les données d'image nécessaires à l'analyse.

Une saisie entièrement automatisée au lieu de processus de contrôle manuels
Le Vision AI Label Reader est conçu pour les applications dans lesquelles une grande variété d'articles, d'étiquettes et d'emballages est traitée quotidiennement. Il convient donc tout particulièrement aux prestataires de services dans le domaine de la fabrication électronique ainsi qu'aux entreprises ayant des processus logistiques complexes et un stock important de marchandises. Un exemple concret d’application est Rutronik Elektronische Bauelemente GmbH, l’un des principaux distributeurs mondiaux de composants électroniques, où le système est déjà déployé avec succès. L'objectif est de collecter automatiquement toutes les informations pertinentes sur les articles et de les mettre à disposition de manière structurée.

Pour ce faire, le système détecte toutes les étiquettes présentes sur un objet, lit les textes imprimés ainsi que les codes 1D et 2D, puis interprète leur contenu à l'aide de l'intelligence artificielle. Le traitement des annotations manuscrites est également possible en option. Ce qui est déterminant à cet égard : La reconnaissance fonctionne sans normes d'étiquetage fixes. De nouveaux designs d’étiquettes, langues ou formats de code peuvent être traités sans nouvelle formation – un facteur important pour l'évolutivité et la pérennité du système.

Interaction entre l'intelligence artificielle et la camera
La caméra industrielle de la gamme uEye CP d'IDS joue un rôle central. Elle capture les étiquettes et les surfaces d'emballage en haute résolution et fournit les données d'image nécessaires à l'analyse par IA. Elle distingue ainsi tous les détails, même dans des conditions difficiles. Dans la pratique notamment, les emballages brillants tels que les Dry Packs, les codes endommagés ou les variations de luminosité posent des défis importants pour la prise de vue. Associé à un éclairage adapté, le système offre néanmoins des performances de détection exceptionnellement stables. L'utilisation d'une interface Vision standard (USB3 Vision) facilite en outre la connexion à des PC industriels et garantit une intégration aisée dans les systèmes existants.

Le boîtier compact en magnésium de l'uEye CP (29 x 29 x 29 mm), qui pèse environ 50 g, est aussi léger que robuste. COMI mise sur un modèle équipé du capteur CMOS à obturateur roulant photosensible IMX183 de la gamme STARVIS de Sony. Grâce à la technologie BSI (« back-side-illumination »), il offre une qualité d'image fiable, même dans des conditions de faible luminosité.
« Avec une résolution de 20,44 mégapixels et une fréquence d'image de près de 20 images par seconde, cette caméra nous offre exactement le niveau de détail dont nous avons besoin pour capturer avec précision même les plus petits éléments figurant sur les étiquettes », explique Tobias Husemann, senior consultant chez COMI.

Une meilleure qualité des données et une traçabilité de bout en bout
Une fois les images capturées, l'IA analyse les données en plusieurs étapes : Les étiquettes sont localisées, leur contenu est extrait, puis interprété sur le plan sémantique, par exemple pour permettre l'attribution sans ambiguïté de références d'articles, de numéros de lot ou d'informations sur le fabricant. Les résultats sont directement transférés vers les systèmes ERP connectés, tels que SAP ou proALPHA, et font l'objet d'une comparaison et d'une validation en temps réel.

Pour les utilisateurs, cela se traduit par une réduction significative des étapes de contrôle manuelles et des sources d'erreurs. En même temps, la qualité des données s'améliore et l'on obtient une documentation exhaustive de tous les mouvements de marchandises. La traçabilité à 100 % qui en résulte devient de plus en plus un critère de différenciation décisif, notamment dans le contexte d’exigences réglementaires plus strictes émanant de secteurs en aval tels que la technologie médicale.

Gain d'efficacité à la réception des marchandises
Par rapport aux lecteurs multimarques classiques, on constate dans la pratique un gain d'efficacité d'environ 30 % lors de la saisie des articles. Cela permet d'accélérer les processus, de mobiliser les ressources humaines de manière plus ciblée et de réduire les goulots d'étranglement à la réception des marchandises. Le contrôle automatisé de la cohérence du contenu des étiquettes renforce en outre la fiabilité du processus et permet de détecter les erreurs à un stade précoce.

Perspective : Du scanner de bureau à l'installation entièrement automatisée
Le marché évolue clairement vers une saisie des articles hautement automatisée. À l'avenir, le Vision AI Label Reader ne sera pas seulement utilisé comme scanner de bureau, mais sera entièrement intégré dans des solutions automatisées de gestion des stocks et des flux de matériaux. Cela est déjà en cours de planification, en collaboration avec des constructeurs de machines. Selon Husemann, les exigences envers la technologie de caméra utilisée augmentent : « Elle doit pouvoir s'adapter à des conditions d'éclairage variables et parfois défavorables, et fonctionner de manière fiable même si les surfaces sont réfléchissantes. » « Parallèlement, une grande profondeur de champ est nécessaire, car les étiquettes et les emballages sont présentés à des hauteurs et à des distances variables et doivent néanmoins être détectés avec précision. »

Par ailleurs, le périmètre fonctionnel du « Label Reader » sera élargi progressivement. Outre la simple saisie des articles, l'accent est mis sur des aspects tels que la détection des anomalies et des défauts, par exemple la détection d'étiquettes endommagées, de résidus de colle ou d'articles défectueux. Ainsi, le traitement d'images assisté par l'IA passe d'un simple système de saisie à un outil central de contrôle qualité et de vérification lors de la réception des marchandises. Car l’ordre, c’est déjà la moitié du travail…

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Client :

La société collective mind GmbH fait de l’IA le moteur de la valeur industrielle. Spécialisée dans la vision industrielle et l'IA générative, l'entreprise développe des solutions qui automatisent les processus industriels, garantissent la qualité et transforment les données en avantages commerciaux concrets. L'objectif est de façonner, en collaboration avec les clients, l'industrie intelligente de demain.
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Caméra : uEye CP

 : U3-3800CP-M-GL Rev.2.2
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