Lors de l’utilisation de la réalité augmentée (RA), les techniques d’apprentissage profond sont bénéfiques car elles permettent aux machines de reconnaître et de suivre des objets en temps réel, ce qui est essentiel pour créer des expériences de RA fluides.

 

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond est une sous-discipline de l’intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l’apprentissage automatique de caractéristiques pertinentes à partir de données complexes non structurées. Les réseaux neuronaux profonds sont des modèles mathématiques conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux neuronaux, caractérisés par leur architecture en couches, permettent un traitement progressif de l’information reçue. En utilisant des couches de traitement de l’information, ils apprennent à reconnaître des motifs et à effectuer des tâches complexes. Ces tâches incluent la reconnaissance d’images, la traduction automatique, la reconnaissance vocale, et bien d’autres.

 

L’apprentissage profond est devenu populaire ces dernières années en raison de sa capacité à traiter de grandes quantités de données avec une grande précision. La croissance exponentielle de la quantité de données disponible et l’augmentation de la puissance de calcul offerte par les GPU (unités de traitement graphique) ont permis aux utilisateurs de résoudre de nombreux problèmes complexes et de démocratiser le concept d’apprentissage profond.

 

L’apprentissage profond possède des capacités utilisées dans de nombreuses applications, notamment la reconnaissance d’images et de vidéos, la reconnaissance vocale, la traduction automatique, la recommandation de produits et de contenus, la détection de fraudes, et bien d’autres domaines.

 

Quel est l’objectif de l’apprentissage profond ?

L’objectif principal de l’apprentissage profond est de permettre aux machines de traiter et d’analyser des données complexes de manière autonome. En effet, les données générées par les humains et les machines sont souvent très volumineuses, non structurées et difficiles à analyser avec des méthodes traditionnelles. Il surmonte ces difficultés en apprenant automatiquement des caractéristiques pertinentes à partir de ces données. Cela permet aux machines de reconnaître manuellement des motifs et des caractéristiques qui seraient difficiles à identifier.

 

L’apprentissage profond améliore également la précision des prédictions et des décisions à l’aide de modèles formés sur de grandes quantités de données. L’objectif est de permettre aux machines d’interpréter les données en fonction de ce qu’elles ont appris pendant la phase d’apprentissage.

 

Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ?

  • Apprentissage automatique

En général, l’apprentissage automatique fait référence à la capacité des machines à apprendre à partir de caractéristiques sélectionnées extraites manuellement des données par un opérateur à l’aide d’algorithmes qui détectent des motifs dans les données, puis utilisent ces motifs pour faire des prédictions. L’apprentissage automatique peut être supervisé, non supervisé ou semi-supervisé en fonction de la manière dont les données sont étiquetées et utilisées pour former les algorithmes.

 

  • Apprentissage profond

D’autre part, l’apprentissage profond est une dimension de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds, souvent composés de multiples couches, pour extraire des caractéristiques complexes à partir de données non structurées, telles que des images, de l’audio ou du texte. Les réseaux neuronaux profonds peuvent facilement reconnaître des informations diverses et apprendre à représenter les données de manière plus abstraite que les méthodes traditionnelles.

 

La différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond réside dans le fait que dans l’apprentissage automatique, le développeur définit les caractéristiques à utiliser pour l’analyse. En revanche, dans l’apprentissage profond, le réseau se comporte comme un extracteur de caractéristiques et prend une décision en fonction de ce qu’il a extrait comme information.

 

L’apprentissage profond pour améliorer la réalité augmentée

Lors de l’utilisation de la réalité augmentée (RA), les techniques d’apprentissage profond sont bénéfiques car elles permettent aux machines de reconnaître et de suivre des objets en temps réel, ce qui est essentiel pour créer des expériences de RA fluides. Les réseaux neuronaux profonds sont formés sur de grandes quantités de données visuelles pour reconnaître des objets et des scènes dans le monde réel. Cela permet à la machine de s’adapter à son environnement.

 

Les machines peuvent ensuite reconnaître, comprendre et s’adapter à l’environnement dans lequel elles sont utilisées, suivre des objets en temps réel et réagir rapidement et avec précision aux mouvements de l’utilisateur. Ces améliorations en RA ont ouvert la voie à de nouvelles expériences de réalité augmentée plus immersives et réalistes dans de nombreux domaines, y compris l’industrie.

 

L’apprentissage profond chez DELMIA

Aujourd’hui, l’initialisation du suivi est un processus manuel utilisant une relocalisation standard ou des marqueurs. Dans la plupart des cas, cela fonctionne bien, mais parfois ce n’est pas assez robuste, et l’initialisation peut être difficile, surtout lorsque l’environnement de travail est soumis à une combinaison de conditions d’éclairage variables ou de changements dans l’arrière-plan ou l’apparence du produit. Dans de tels cas, le processus d’apprentissage pour une initialisation standard peut être plus difficile, prend plus de temps et nécessite des compétences particulières.

 

Grâce à ses capacités d’apprentissage profond, DELMIA rend le processus d’initialisation du suivi pour les applications de RA robuste face aux variations de l’environnement de travail ou des caractéristiques du produit, évitant ainsi des ajustements manuels répétitifs à chaque changement.

 

Les avantages de l’apprentissage profond :

  • Fonctionne jour et nuit, résiste aux variations saisonnières et ponctuelles de l’éclairage
  • Réutilise le modèle de suivi dans plusieurs espaces de travail
  • S’adapte à plusieurs lignes de production
  • Déploie ou duplique facilement des cas d’utilisation sur d’autres sites
  • Fournit une initialisation plus robuste que l’initialisation standard sur des objets complexes (par exemple, plusieurs mètres de longueur)

 

DELMIA et l’apprentissage profond pour les inspections

Aujourd’hui, l’apprentissage profond est utilisé en inspection soit pour prendre une décision sur l’état de l’objet (présence ou absence de défaut) soit pour alimenter un autre algorithme. Cet algorithme utilisera cette première analyse pour ensuite prendre une décision.

 

Les modèles les plus couramment utilisés en production sont les modèles de classification. Les modèles de classification déterminent si un objet est présent ou absent, inversé avec un autre objet connu, ou si un défaut caractéristique connu est présent sur l’objet (suffisamment visible). DELMIA Augmented Experience utilise également la détection d’objets pour identifier des objets absents dans le modèle 3D fourni par un client. Nous utilisons également la détection d’objets pour vérifier un ordre entre plusieurs objets. Le moteur d’inspection utilise également la segmentation sémantique. Son rôle est de calculer un masque de l’objet d’intérêt (un masque est une image noire où seuls les pixels appartenant à l’objet d’intérêt seront). À partir de ce masque, il vérifie qu’un objet a la forme attendue et est proche de la longueur souhaitée.

 

Enfin, DELMIA Augmented Experience Quality Inspection est équipé de capacités de reconnaissance optique de caractères (OCR). Il vérifie que le texte attendu est au bon endroit et vérifie les numéros de série ou lit les étiquettes.

 

Contactez nos Xperts DELMIA pour en savoir plus sur ces expériences immersives.