Étude sur les méthodes de détection d’objets dans le secteur industriel

Abstract

Abstract : The industrial sector represents one of the fields where the automation of various tasks is made possible through computer vision. However, whether it is maintenance or manipulation by mobile robots, precise object detection is essential. Object detection involves locating objects within an image using bounding boxes and assigning them specific categories. This task can take the form of image-level classification or pixel-level segmentation. Over the years, numerous challenges have been posed to solve these tasks on specific datasets, leading to significant advancements in image processing methods. Object detection holds critical importance in the field of computer vision, enabling machines to understand and analyze their environment by identifying and localizing specific objects in images or video streams. In the industrial sector, this ability to detect objects plays a crucial role in automating manufacturing processes and quality control. The analysis of these methods highlights their advantages, limitations, and potential applications in the industrial sector. Specific challenges are also addressed, such as varying lighting conditions and variations in size and shape of objects in an industrial environment.***

Résumé : Le domaine industriel représente l'un des secteurs où l'automatisation de diverses tâches est rendue possible grâce à la vision par ordinateur. Cependant, qu'il s'agisse de maintenance ou de manipulation par des robots mobiles, une détection précise des objets est essentielle. La détection d'objets consiste à localiser les objets présents dans une image en utilisant des boîtes englobantes et à leur attribuer une catégorie spécifique. Cette tâche peut prendre la forme d'une classification à l'échelle de l'image ou d'une segmentation pixel par pixel. Au fil des années, de nombreux défis ont été lancés pour résoudre ces tâches sur des ensembles de données spécifiques, ce qui a conduit à d'importantes avancées dans les méthodes de traitement d'images. La détection d'objets revêt une importance capitale dans le domaine de la vision par ordinateur, permettant aux machines de comprendre et d'analyser leur environnement en identifiant et en localisant des objets spécifiques dans des images ou des flux vidéo. Dans le secteur industriel, cette capacité de détection d'objets joue un rôle essentiel dans l'automatisation des processus de fabrication et de contrôle de la qualité. L'analyse de ces méthodes met en évidence leurs avantages, leurs limites et leurs applications potentielles dans le secteur industriel. Des défis spécifiques sont également abordés, tels que la variabilité des conditions d'éclairage et les variations de taille et de forme des objets dans un environnement industriel.