Qu’est-ce que l’inspection visuelle ?

L’inspection des équipements, des produits et des matériaux à l’œil nu est la forme la plus ancienne et la plus simple d’inspection visuelle. Elle est encore largement utilisée aujourd’hui dans l’industrie manufacturière, l’énergie, et le secteur médical, car elle est efficace pour détecter des défauts de surface.

Avant l’ère numérique, les inspecteurs étaient formés pour identifier des défauts, parfois à l’œil nu, parfois à l’aide d’outils simples comme des lampes et des loupes. Avec l’essor des caméras et des drones portables de haute qualité, l’inspection visuelle a franchi une nouvelle étape.

Aujourd’hui, les entreprises collectent des images et des vidéos numériques de machines, de produits manufacturés et d’autres aspects opérationnels pour réaliser des inspections visuelles. Ces inspections peuvent être effectuées en temps réel depuis un site distant ou être examinées ultérieurement, une fois les images récupérées.

Les logiciels d’intelligence artificielle (IA) sont également utilisés aujourd’hui pour automatiser les inspections visuelles. En « apprenant » à analyser des images et à déterminer si elles répondent aux normes, les entreprises peuvent automatiser le processus d’inspection visuelle, ce qui permet de gagner du temps et, parfois, d’améliorer la précision. Cela peut aller de l’identification de la corrosion sur les éoliennes à la détection de connecteurs défectueux dans l’électronique des produits.

L’industrie automobile est un exemple d’intégration de l’IA dans les systèmes d’inspection visuelle. De nos jours, les constructeurs automobiles utilisent des images et l’apprentissage profond pour identifier rapidement et systématiquement les défauts dès les premières étapes du processus de production.

Grâce à cette technologie, connue également sous le nom d’inspections visuelles intelligentes, les organisations peuvent effectuer des inspections plus rapides, plus précises et plus économiques dans divers environnements. En utilisant des machines pour réaliser des tests visuels, les entreprises peuvent éviter d’exposer le personnel à des zones dangereuses ou des espaces confinés, comme des réservoirs de stockage, protégeant ainsi la sécurité des travailleurs sans sacrifier les avantages de l’inspection visuelle.

L’inspection visuelle est une forme de contrôle non destructif (NDT). Les méthodes non destructives permettent aux inspecteurs d’évaluer un système ou un composant sans le modifier de manière permanente.  En plus des inspections visuelles, les NDT incluent également des techniques telles que les contrôles par émissions, radiographiques, aux rayons X et infrarouges et par ultrasons.

Le terme NDT est souvent utilisé dans le secteur de la fabrication ou des opérations industrielles, mais il peut s’appliquer à plusieurs autres secteurs. Par exemple, une radiographie pour déterminer si une personne a un os cassé ou un correcteur d’épreuves qui révise un document et signale les erreurs à corriger sont également des exemples de NDT.

Comme les inspections visuelles se limitent à la surface, les organisations les utilisent souvent en combinaison avec d’autres méthodes de test.

Chaque secteur et chaque organisation possède son propre processus d’inspection visuelle. Cependant, il existe des points communs que l’on retrouve souvent dans les workflows d’inspection visuelle. Notamment :

• Identifier tous les équipements, matériaux, produits et infrastructures à inspecter.
• Définir les conditions déclenchant une inspection.
• Créer des lignes directrices claires définissant ce qui constitue un défaut.
• Indiquer la fréquence à laquelle ces inspections doivent être effectuées.
• Mettre en place un moyen de signaler, documenter et traiter les défauts ainsi que les temps d'arrêts lorsqu’ils sont détectés.
• Intégrer les inspections visuelles dans les listes de contrôle de maintenance.

Une fois qu’un processus est en place, les organisations peuvent utiliser diverses méthodes pour effectuer les inspections visuelles :

• Echantillonnage aléatoire. Les contrôles de qualité sont réalisés sur des produits ou des actifs physiques sélectionnés au hasard. Dans le secteur manufacturier, les produits sont souvent vérifiés directement sur la chaîne de production pour détecter des défauts visuels évidents. 
• Echantillonnage manuel complet. Tous les produits sont inspectés manuellement par une personne formée à l’identification des défauts. Ce travail peut être physiquement exigeant, avec des actions répétitives, ce qui nécessite la mise en place de politiques de sécurité, d’équipements ergonomiques et d’outils adaptés.
• Inspection visuelle à distance (RVI). Grâce aux caméras à distance, aux technologies de pointe et aux drones, les entreprises peuvent observer leurs équipements à distance en toute sécurité. Cette solution d’inspection peut être effectuée en temps réel ; ou, dans les zones éloignées où la connectivité est limitée, les inspections peuvent être réalisées en récupérant et en analysant ultérieurement les images.
• Inspection visuelle automatisée. Les produits sont inspectés en temps réel à l’aide de caméras, de méthodes de traitement d’images et d’algorithmes de machine learning. Contrairement à la RVI, où les équipes se déplacent sur le terrain avec du matériel d’inspection, les inspections visuelles automatisées sont généralement effectuées sur site, en un seul lieu.

L’inspection visuelle est utilisée depuis de nombreuses années pour garantir la qualité et la sécurité. Elle offre également les avantages suivants :

• Économies : en identifiant les défauts le plus tôt possible, les entreprises peuvent réduire les coûts liés à la mise au rebut des produits défectueux ou identifier plus rapidement les actifs nécessitant des réparations.
• Sécurité : la RVI permet aux entreprises d’effectuer des inspections visuelles plus sûres que jamais en aidant à identifier des défauts dans des environnements potentiellement dangereux.
• Optimisation : les inspections visuelles sont un moyen rapide, peu coûteux et non intensif d’évaluer la qualité. L’utilisation d’inspections visuelles automatisées permet d’optimiser davantage le processus en réduisant le temps d’intervention humaine.
• Vitesse: les inspections visuelles automatisées sont réalisées plus rapidement qu’avec des travailleurs humains et peuvent avoir lieu à tout moment, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.
• Précision : les inspections visuelles automatisées peuvent être plus précises que les inspections à l’œil nu, car elles détectent des défauts subtils, souvent imperceptibles ou faciles à manquer.

Lorsque le contrôle qualité et la sécurité sont essentiels, l’inspection visuelle est utilisée, voire requise, dans les cas suivants :

• Fabrication : qu’il s’agisse de fabriquer des voitures, des produits pharmaceutiques ou des semi-conducteurs, l’inspection visuelle permet d’identifier des défauts d’assemblage ou esthétiques sur la chaîne de production.
• Santé : de la fabrication de dispositifs médicaux à l’inspection d’équipements avant une intervention chirurgicale, les inspections visuelles sont essentielles à la santé et à la sécurité des patients.
• Énergie : les inspections visuelles améliorent la sécurité des équipements dans de nombreuses branches des secteurs de l’énergie, de l’extraction minière et pétrolière à la production d’électricité.
• Infrastructures civiles : inspecter les routes, ponts et tunnels pour détecter d’éventuels problèmes est obligatoire pour la sécurité publique, un processus qui peut prendre des mois et nécessiter une attention minutieuse aux détails.

Jusqu’à récemment, l’inspection visuelle était difficile à automatiser, les ordinateurs n’ayant pas encore égalé la précision de l’œil humain. Cependant, les avancées récentes en IA ont rendu les fonctions d’inspection visuelle automatisée plus efficaces et précises.

L’un des principaux obstacles que les ingénieurs ont dû surmonter est l’incapacité d’un ordinateur à interpréter le contenu d’une image. La vision par ordinateur a permis de résoudre ce problème. Ce processus permet aux ordinateurs de tirer des informations significatives à partir d’images numériques, de vidéos et d’autres données visuelles. Aujourd’hui, non seulement les ordinateurs peuvent traiter ces images, mais ils peuvent également générer des informations exploitables pour prendre des mesures correctives ou formuler des recommandations. 

Voici quelques-unes des capacités offertes par la vision par ordinateur :

• Reconnaissance d’images : elle permet aux ordinateurs de donner du sens à une image en identifiant des objets, des lieux, des personnes et des écritures manuscrites.
• Détection d'objets : cette technique identifie et localise des objets dans une image ou une vidéo en traçant des contours autour des objets, ce qui permet une inspection plus approfondie dans le contexte de l’objet.
• Surveillance à distance : tout comme l’inspection visuelle à distance, la surveillance à distance permet d’examiner et d’inspecter un objet via une image ou une vidéo, soit par un être humain, soit à l’aide d’une technologie basée sur l’intelligence artificielle.
• Gestion prédictive des actifs : les organisations peuvent utiliser les données provenant des machines et des actifs pour comprendre l’état de santé global de l’actif en fonction de son cycle de vie, puis exploiter ces données pour prédire quand une défaillance pourrait survenir.
• Alertes de sécurité pour les travailleurs : lorsque des situations dangereuses sont détectées dans un espace confiné ou une zone contrôlée, les systèmes peuvent alerter les travailleurs des risques potentiels.