Cas client : Grâce au Deep Learning, les pneus d’été et d’hiver désormais différenciés

La société West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited assure la sécurité du trafic routier en hiver au Japon. Avec MVTec HALCON, l’entreprise automatise l’inspection des pneus dans le trafic en cours. Grâce aux technologies de Deep Learning, les pneus peuvent être classés en roues d’été et roues d’hiver, par exemple, ce qui a permis d’automatiser le processus d’inspection.

West Nippon Expressway Engineering Shikoku Company Limited (NEXCO) s’est spécialisée dans la construction et la gestion de voies rapides et d’autoroutes dans la région de Shikoku au Japon. La société est également responsable de l’entretien complet du réseau routier, y compris les inspections, l’entretien et les travaux de réparation. L’objectif est de garantir la sécurité, la vitesse, la ponctualité et la fiabilité du trafic routier tout en respectant les normes environnementales les plus récentes. Cela permet de soutenir l’ensemble de l’infrastructure de la région et d’assurer une mobilité maximale au profit de la population.

Afin de garantir une sécurité maximale, même pendant les mois d’hiver et en particulier dans les régions montagneuses, les véhicules doivent faire l’objet d’un contrôle permanent de leur état de marche. Cela comprend également l’inspection régulière des pneus. NEXCO effectue ce contrôle dans le cadre d’un trafic continu sur le bord des autoroutes et des routes de montagne. Il s’agit de vérifier si les voitures sont équipées de pneus d’hiver avec une profondeur de sculpture suffisante en cas de chutes de neige ou de routes verglacées. Auparavant, les employés se chargeaient de cette tâche et contrôlaient chaque pneu manuellement, ce qui représentait un travail énorme.

Réduire à zéro les fausses classifications

Pour réduire le nombre d’employés, raccourcir les temps d’attente et augmenter l’efficacité globale du processus, l’inspection des pneus devrait être automatisée à l’aide de la vision industrielle. « Notre objectif était d’accroître la précision de la distinction entre les pneus d’hiver et les pneus normaux, tout en réduisant à zéro les classifications erronées. En outre, la vision industrielle permettrait de réduire considérablement le nombre d’inspecteurs nécessaires pour effectuer des contrôles de pneus par mauvais temps », explique Shogo Hayashi, membre de la division Ingénierie de NEXCO. « Si des pneus normaux étaient identifiés de façon erroné comme pneus d’hiver, cela entraînerait une augmentation significative des situations dangereuses et des accidents sur les routes enneigées. Ce n’est qu’en distinguant de manière fiable les deux types de pneus que l’on peut garantir le niveau de sécurité le plus élevé possible dans la circulation routière hivernale », ajoute M. Hayashi.

Afin de mettre en œuvre ces exigences élevées en matière d’inspection automatisée des pneus, les experts de NEXCO travaillent avec un dispositif technique qui permet aux véhicules à inspecter de passer à une vitesse d’environ 30 km/h. Ce dispositif est basé sur une caméra à haute résolution qui permet d’identifier les pneus de façon précise et rapide. Ce dispositif est basé sur un capteur à haute résolution. Le dispositif se compose de caméras haute résolution, de systèmes d’éclairage LED, de tablettes PC et de moniteurs pour la visualisation des résultats des tests. Tous les composants matériels doivent pouvoir résister aux conditions météorologiques directement sur le bord de la route et garantir un fonctionnement stable même dans des conditions hivernales difficiles. Le logiciel de traitement d’images MVTec HALCON intégré au système garantit une identification précise du type de pneu concerné. HALCON est le logiciel standard complet de traitement d’images industrielles développé par la société allemande MVTec Software.

L’algorithme basé sur des règles a atteint ses limites

Cependant, la conception du système doit relever certains défis. Par exemple, selon le type de véhicule – voiture, camion, camionnette ou autobus – il existe de nombreux types de pneus différents qui doivent être détectés et inspectés. En outre, les conditions de lumière et de visibilité dans l’environnement hivernal sont sujettes à de fortes fluctuations. Il s’est avéré extrêmement difficile de mettre au point un algorithme basé sur des règles qui puisse faire face à ces conditions exigeantes. Autre défi : pour améliorer la précision de la détection, il faut éviter les fausses classifications. Cela signifie que les pneus normaux ne doivent pas être classés comme des pneus d’hiver. Les techniciens de NEXCO ont donc défini et ajouté des classes pour identifier également les pneus qui ne peuvent pas être clairement identifiés comme des pneus d’hiver ou d’été en raison d’éclaboussures ou d’accumulation de neige.

Dans les séries de tests basées sur la régression logistique, un taux élevé de pneus conventionnels a été incorrectement identifié comme pneus d’hiver. Ce résultat n’est pas satisfaisant et montre que les algorithmes basés sur des règles sont moins adaptés dans ce cas. Afin d’obtenir des résultats de détection plus robustes lors de l’inspection des pneus et de réduire au minimum les fausses classifications, NEXCO s’appuie sur le logiciel standard de vision industrielle MVTec HALCON. Les algorithmes de Deep Learning qui y sont intégrés ont été entraînés avec environ 13 000 images de pneus, ce qui a permis d’améliorer considérablement la précision de la distinction des types de pneus. Par conséquent, le taux de pneus normaux identifiés à tort comme des pneus d’hiver (faux positifs) a pu être réduit à zéro.

Des résultats de reconnaissance robustes grâce au Deep Learning

Le système basé sur MVTec HALCON a été déployé dans les régions de Fukuchiyama, Oita et Chiyoda au cours de l’hiver 2019 et a produit des résultats de détection très robustes dans la pratique. Par exemple, aucun pneu d’été n’a été classé comme pneu d’hiver, ce qui élève la sécurité routière à un nouveau niveau. En outre, les pneus classés comme pneus non hivernaux sont soumis à une inspection visuelle manuelle conformément aux exigences légales au Japon. Grâce à la puissance des technologies de Deep Learning intégrées à HALCON, le nombre de véhicules devant faire l’objet d’une inspection visuelle a été réduit d’un tiers. Cela permet d’économiser du temps et des coûts dans une large mesure. En outre, l’automatisation du processus d’inspection a permis de réduire les longs embouteillages et les temps d’attente pour les automobilistes, ce qui, au final, allège considérablement la charge sur le trafic routier. En raison des excellents résultats et des nombreux avantages, le système a été mis en service sur 18 autres sites au cours de l’hiver 2020.

Différents outils et opérateurs garantissent des performances élevées

« MVTec HALCON répond de manière optimale à nos exigences en matière de solution de vision industrielle. Le logiciel dispose d’une variété d’outils de vision industrielle sophistiqués et d’opérateurs puissants. De plus, il est très facile à utiliser – nos utilisateurs n’ont besoin d’aucune connaissance préalable particulière », confirme Shogo Hayashi. Sur la base de cette expérience positive et du niveau élevé de satisfaction, NEXCO prévoit déjà d’autres applications pour MVTec HALCON : à l’avenir, des applications pour l’évaluation de l’intégrité des structures routières seront également développées à l’aide d’un logiciel de vision industrielle.

À propos de MVTec Software GmbH

MVTec est un éditeur de premier plan de logiciels standards pour la vision industrielle. Les produits de MVTec sont utilisés dans tous les domaines exigeants de l’imagerie tels que l’industrie des semi-conducteurs, l’inspection de surfaces, les systèmes d’inspection optique automatique, le contrôle qualité, la métrologie, la médecine ou la surveillance. En fournissant des technologies modernes telles que la vision 3D, le deep learning et la vision embarquée, les logiciels de MVTec permettent également de déployer de nouvelles solutions d’automatisation pour l’Internet industriel des objets, connu sous le terme « Industrie 4.0 ». Avec ses sites en Allemagne, aux États-Unis et en Chine, mais aussi un réseau bien établi de distributeurs internationaux, MVTec est représenté dans plus de 35 pays dans le monde.