De l'inspection manuelle à la détection par IA – La technologie SingTown permet aux instruments de "lire leurs propres cadrans

Lors du fonctionnement des équipements industriels, des cadrans mécaniques tels que les manomètres à air et les manomètres à eau sont largement utilisés pour surveiller l'état de pression du système.

Cependant, l'inspection manuelle n'est pas seulement chronophage et sujette aux erreurs, mais elle rend également difficile la mise en place d'une surveillance continue.

Pour améliorer la sécurité des équipements et l'efficacité de la gestion, les entreprises de fabrication d'instruments ont introduit la technologie de reconnaissance par caméra intelligente OpenMV de SingTown, qui utilise la vision artificielle et des algorithmes de reconnaissance d'images pour l'identification et l'analyse automatiques des aiguilles des cadrans.

Le système peut déterminer en temps réel si l'aiguille du manomètre se trouve dans la zone de sécurité (verte), permettant une détection automatique, des alertes d'anomalie et une surveillance à distance. Il est largement appliqué dans des scénarios tels que les récipients sous pression industriels, les compresseurs d'air et les systèmes de traitement de l'eau.

Les entreprises de fabrication d'instruments et de compteurs ont mis en place un système de reconnaissance d'état des cadrans basé sur la technologie de reconnaissance par caméra intelligente OpenMV de SingTown Technology, permettant la détection automatique et la rétroalarme de l'état des aiguilles des manomètres.

La caméra est fixée directement devant l'instrument, capturant des images en temps réel du manomètre. En utilisant la vision par ordinateur et la technologie de reconnaissance d'images, elle détecte automatiquement l'angle de l'aiguille et la distribution de la zone du cadran.

Le système utilise la segmentation des couleurs, la détection des contours et l'algorithme de détection de cercles de Hough pour extraire le centre du cadran, la position de la bague d'échelle et l'aiguille. Il utilise ensuite un module de calcul d'angle pour déterminer si l'aiguille pointe vers la zone de sécurité verte.

Lorsque le pointeur est détecté comme tombant dans la zone rouge ou jaune, le module OpenMV émet immédiatement un signal de haut niveau ou envoie un drapeau d'anomalie via le port série, permettant une alarme automatique ou un arrêt verrouillé.

Les algorithmes d'IA peuvent effectuer un apprentissage automatique ciblé en fonction des conditions réelles pour s'adapter aux schémas de couleurs et aux formes des aiguilles des différents modèles d'instruments, ainsi qu'à des environnements complexes tels que les variations d'éclairage, d'angles et de réflexions.

Toute reconnaissance et tout jugement sont effectués localement au niveau de la caméra, éliminant le besoin d'ordinateurs externes. L'IA de périphérie permet une reconnaissance en temps réel de l'état et un retour de contrôle.

Grâce à cette solution, les entreprises sont passées des inspections manuelles à la surveillance automatisée visuelle par IA, améliorant considérablement la sécurité des équipements et l'efficacité de la supervision.