Technologie d'inspection visuelle des étiquettes de bouteilles en verre et des codes à jet d'encre : une voie intelligente vers un contrôle qualité des emballages amélioré

1. Introduction

Dans l'environnement de production industrielle hautement automatisé d'aujourd'hui, les bouteilles en verre, emballages essentiels pour de nombreux secteurs tels que la pharmacie, les boissons et les cosmétiques, doivent leur apparence et la précision de leurs informations d'identification directement à l'image du produit, à la conformité aux normes de sécurité et à la réputation de la marque. Parmi ces aspects, la qualité de l'étiquetage et la précision de l'impression jet d'encre sont des points critiques qui nécessitent un contrôle rigoureux tout au long du processus de production. Les méthodes traditionnelles d'inspection visuelle manuelle sont non seulement inefficaces, mais aussi sujettes à la fatigue et à la subjectivité, ce qui les rend inadaptées aux exigences d'une inspection efficace et précise des lignes de production modernes. Grâce au développement rapide des technologies de vision industrielle et des algorithmes d'intelligence artificielle, des systèmes d'inspection des étiquettes et des codes jet d'encre pour bouteilles en verre, basés sur la vision, ont vu le jour, représentant une avancée majeure dans le domaine de l'automatisation industrielle.

La technologie d'inspection visuelle simule la vision humaine. Elle utilise des dispositifs matériels tels que des caméras, des lentilles et des sources lumineuses pour acquérir des images, puis des ordinateurs pour le traitement et l'analyse de ces images afin de détecter, reconnaître et mesurer les objets cibles. Cette technologie se caractérise par son fonctionnement sans contact, sa haute précision, son efficacité élevée et sa grande fiabilité, ce qui la rend particulièrement adaptée aux applications de contrôle qualité en milieu industriel. Le système d'inspection visuelle des étiquettes de bouteilles en verre et des codes-barres à jet d'encre détecte automatiquement la présence de l'étiquette, son positionnement correct, la clarté et la lisibilité de son contenu, ainsi que l'exactitude des informations du code-barres, améliorant ainsi considérablement la productivité et le contrôle qualité des produits.

Cet article abordera en détail les derniers développements et les perspectives d'application de la technologie d'inspection visuelle des étiquettes de bouteilles en verre et des codes à jet d'encre, sous l'angle de l'évolution technologique, des innovations technologiques fondamentales, des applications système, des défis et des tendances futures, fournissant ainsi une référence technique aux industries concernées pour parvenir à une production de haute qualité.

2. Évolution technologique : de l'inspection manuelle à la détection intelligente

La technologie d'inspection des emballages de bouteilles en verre a évolué, passant de l'inspection manuelle traditionnelle à l'inspection visuelle automatisée. Sur les lignes de production traditionnelles, l'inspection des étiquettes et des codes à jet d'encre reposait principalement sur l'examen visuel des opérateurs. Cette méthode d'inspection est non seulement gourmande en main-d'œuvre et peu efficace, mais ses résultats sont également fortement influencés par le niveau technique, l'état de santé et les facteurs psychologiques des inspecteurs, ce qui entraîne un taux élevé d'inspections manquées et une faible cohérence. Avec l'augmentation constante des cadences de production, l'inspection manuelle est devenue un goulot d'étranglement limitant l'efficacité de la production.

L'émergence des technologies d'inspection visuelle automatisée a permis de résoudre ce problème. Les premiers systèmes d'inspection visuelle utilisaient de simples capteurs photoélectriques ou des caméras industrielles uniques, dont la portée de détection était limitée, par exemple à la présence d'une étiquette. Grâce aux progrès technologiques, les systèmes de détection collaborative multicaméras sont de plus en plus utilisés dans la production industrielle. Par exemple, quatre caméras industrielles, chacune couvrant un angle de 90°, permettent une inspection complète du corps de la bouteille. Cependant, ce système nécessite le fonctionnement simultané de plusieurs caméras, ce qui augmente les coûts de production, et peine encore à détecter de manière exhaustive les étiquettes sur le corps de la bouteille et les informations imprimées sur le bouchon.

Tableau : Évolution des technologies d’étiquetage et de contrôle des codes des bouteilles en verre

Ces dernières années, grâce au développement intégré des technologies de vision industrielle et d'intelligence artificielle, les systèmes d'inspection visuelle intelligents ont connu des avancées significatives. Les systèmes de détection modernes nécessitent une seule caméra industrielle, associée à des mécanismes de levage et de rotation, pour réaliser une inspection complète de l'étiquette et du bouchon de la bouteille. Ce système ajuste la hauteur de la caméra grâce à un mécanisme de levage afin de capturer les informations imprimées sur le bouchon, et utilise un mécanisme de rotation pour faire pivoter la caméra de manière intermittente, capturant ainsi les informations de l'étiquette à différents endroits sur le corps de la bouteille. De plus, l'ajout de composants d'imagerie augmente la portée de la caméra, garantissant une efficacité de détection optimale tout en réduisant le nombre de caméras nécessaires.

Parallèlement, le développement continu de plateformes logicielles de vision industrielle (telles que HALCON, EVISION, etc.) offre de puissantes capacités de traitement et d'analyse d'images pour l'inspection visuelle. Ces plateformes intègrent une multitude d'algorithmes de traitement d'images, comme l'analyse de blobs, le traitement morphologique, la reconnaissance de formes et la mesure, améliorant considérablement l'efficacité de développement et la flexibilité d'application des systèmes d'inspection visuelle.

3 technologies clés et solutions innovantes

3.1 Collaboration multi-caméras et système d’imagerie multi-angle à caméra unique

Dans les systèmes d'inspection des étiquettes et des codes des bouteilles en verre, l'imagerie est une technologie essentielle. Les systèmes de détection traditionnels utilisent généralement quatre caméras industrielles pour photographier le corps de la bouteille sous différents angles et obtenir ainsi une couverture complète. Cependant, cette solution est non seulement coûteuse, mais elle implique également une intégration système complexe, et la synchronisation et la coordination entre les caméras présentent des défis techniques.

La nouvelle génération d'équipements de détection utilise un système d'imagerie multi-angles à caméra unique. Grâce à une conception mécanique et optique ingénieuse, une seule caméra permet une inspection complète du corps et du bouchon du contenant. Ces systèmes comprennent généralement un boîtier principal, une plateforme de montage pour la caméra, un mécanisme de levage permettant de monter et descendre cette plateforme pour photographier le bouchon, et un mécanisme de rotation qui fait pivoter la plateforme de manière intermittente pour photographier le corps du contenant. Le système de transmission intermittente du mécanisme de rotation utilise une roue excentrée et un engrenage pour assurer une rotation intermittente de la caméra, permettant ainsi de photographier clairement le corps du contenant sous un angle fixe et d'éviter le flou de bougé.

Le mécanisme de levage comprend généralement un manchon et un système de transmission. La transmission par filetage convertit le mouvement de rotation de la tige d'entraînement en mouvement linéaire du manchon, entraînant ainsi la caméra de haut en bas et la positionnant précisément au-dessus du bouchon pour photographier les informations imprimées. Cette conception permet un réglage précis de la position de la caméra, garantissant une imagerie haute définition des informations imprimées sur le bouchon.

Le système d'éclairage est un facteur clé de la qualité d'image. Un éclairage approprié permet de mettre en valeur les détails de la cible et de réduire les reflets et les ombres parasites. Les systèmes de détection modernes utilisent généralement une source lumineuse annulaire, répartie sur le pourtour de la plateforme de montage et placée au-dessus du convoyeur. Ceci fournit un éclairage suffisant et uniforme pour que la caméra puisse photographier le corps et le bouchon du contenant, améliorant ainsi considérablement la netteté des images. Pour les bouteilles en verre de matériaux spéciaux (comme le verre transparent et translucide), un éclairage proche infrarouge et des sources lumineuses à angle fixe sont également utilisés pour optimiser le contraste de l'image et améliorer la précision de la reconnaissance des bords de l'étiquette.

3.2 Algorithmes de traitement d'images et de reconnaissance des défauts

Les algorithmes de traitement d'images constituent le « cerveau » du système d'inspection visuelle ; ils sont chargés d'extraire les informations utiles des images acquises et de porter des jugements. Les méthodes traditionnelles de traitement d'images comprennent la détection de contours, la segmentation par seuillage et le traitement morphologique. Ces méthodes sont performantes dans des conditions spécifiques, mais leur adaptabilité aux facteurs perturbateurs tels que les variations d'éclairage et les arrière-plans complexes est limitée.

Pour la détection des étiquettes de bouteilles en verre, les systèmes modernes utilisent des méthodes d'analyse de données multiniveaux et multi-échelles. L'image haute résolution acquise est d'abord prétraitée par filtrage d'amélioration du gradient afin de réduire le bruit et d'accentuer les contours de l'étiquette. Ensuite, un algorithme de détection de contours est utilisé pour identifier les limites de la zone de l'étiquette et extraire précisément cette zone. Cette étape est cruciale pour la détection ultérieure des défauts ; seule une extraction précise de la zone de l'étiquette permet une analyse et un diagnostic efficaces des défauts.

À partir de la zone étiquetée extraite, le système divise les unités de détection locales, analyse la direction d'orientation des fibres, calcule l'angle de direction principal et analyse le taux de variation du gradient de direction afin de déterminer si l'orientation des fibres est anormale. En détectant les points de mutation de la direction des fibres au sein des zones anormales de la surface étiquetée, la densité spatiale de ces points est calculée, puis filtrée selon un seuil de densité de fracture pour identifier les zones de rupture des fibres.

L'analyse multi-échelle est une caractéristique essentielle des algorithmes de détection modernes. En obtenant des indicateurs de cohérence de direction des fibres et de densité de points de rupture à différentes échelles, en calculant la différence de degré d'anomalie à chaque échelle et en filtrant les zones anormales où cette différence dépasse un seuil prédéfini, les défauts peuvent être identifiés de manière plus exhaustive et précise. Enfin, en analysant l'amplitude cumulée des fluctuations et la valeur de déviation de concentration directionnelle de chaque zone anormale, on obtient la classification et l'identification de différents types de défauts tels que les rayures superficielles, les déchirures, les gouttes et les défauts d'alignement d'étiquettes.

Pour la reconnaissance des codes jet d'encre, notamment des caractères tels que les numéros de lot et les dates de production, la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) est largement utilisée. Les méthodes OCR traditionnelles comprennent généralement le prétraitement de l'image, la segmentation des caractères et la mise en correspondance des caractéristiques. Cependant, en pratique, la précision de la reconnaissance est difficile à garantir en raison de facteurs tels que la qualité du code jet d'encre et les conditions d'éclairage. L'algorithme de correspondance de gabarit amélioré accroît la précision et la robustesse de la reconnaissance de caractères grâce à l'intégration de techniques de binarisation adaptative et de détection des contours.

3.3 Application de l'apprentissage profond à la reconnaissance des codes d'impression à jet d'encre

Ces dernières années, l'apprentissage profond a permis des avancées majeures dans le domaine de la reconnaissance d'images, offrant de nouvelles solutions pour la reconnaissance des codes d'impression jet d'encre sur les bouteilles en verre. Les méthodes traditionnelles de traitement d'images s'appuient souvent sur des caractéristiques définies manuellement, peu adaptées aux tâches complexes de reconnaissance des défauts des codes jet d'encre. Les algorithmes d'apprentissage profond, quant à eux, apprennent automatiquement les représentations des caractéristiques dans les images et présentent une meilleure robustesse face aux variations d'éclairage, de rotation et d'échelle.

Les méthodes de reconnaissance de codes jet d'encre basées sur l'apprentissage profond comprennent généralement les étapes suivantes : création d'un gabarit de détection et définition de la zone de détection pour qu'elle corresponde à la position du code ; collecte et annotation d'un grand nombre d'échantillons de codes jet d'encre afin de constituer un ensemble d'entraînement et un ensemble de test ; conception de l'architecture du modèle d'apprentissage profond, puis entraînement et optimisation de ce modèle ; utilisation du modèle entraîné pour reconnaître le code à détecter et affichage du résultat de la reconnaissance. Lors de l'entraînement du modèle, des techniques d'augmentation de données (telles que la rotation, la mise à l'échelle et l'ajout de bruit) sont utilisées pour accroître la diversité des échantillons et améliorer la capacité de généralisation du modèle. Parallèlement, des stratégies d'entraînement telles que l'ajustement du taux d'apprentissage et la définition de la taille des lots sont mises en œuvre pour l'entraînement et l'optimisation par lots du modèle, garantissant ainsi une convergence stable et de bonnes performances.

Les modèles d'apprentissage profond peuvent identifier divers défauts d'impression jet d'encre, tels que les impressions décalées, incomplètes, les écarts de positionnement, les impressions dupliquées et les impressions manquantes. Comparée aux méthodes traditionnelles, la technologie d'apprentissage profond est plus performante dans des situations complexes, comme les arrière-plans complexes, les faibles contrastes et les problèmes d'adhérence des caractères.

Dans la pratique, l'apprentissage profond est souvent combiné aux algorithmes de traitement d'images classiques. Ces derniers assurent le prétraitement des images et l'extraction des régions, tandis que les algorithmes d'apprentissage profond prennent en charge la reconnaissance et la classification dans des situations complexes. Cette approche combinée tire parti de la grande efficacité de calcul des algorithmes classiques et des puissantes capacités de reconnaissance de l'apprentissage profond, permettant ainsi une détection efficace et précise des impressions jet d'encre.

4. Résultats de l'application et de la mise en œuvre du système

4.1 Intégration du système et flux de travail

Un système complet d'inspection visuelle par impression jet d'encre d'étiquettes de bouteilles en verre intègre de multiples composants (mécaniques, optiques, électroniques et logiciels) pour former un système d'inspection automatisé efficace et stable. Un système typique comprend des composants essentiels tels qu'un mécanisme de convoyage, un système d'imagerie, une unité de traitement d'images et un mécanisme de tri.

Le fonctionnement du système comprend généralement les étapes suivantes : tout d’abord, le convoyeur transporte les bouteilles en verre jusqu’au poste d’inspection. Dès qu’un capteur photoélectrique détecte l’arrivée d’une bouteille, il déclenche le système d’imagerie pour la prise d’une image. Ensuite, l’unité d’acquisition d’images transmet l’image capturée à l’unité de traitement d’images, où des algorithmes analysent et évaluent l’image. Enfin, en fonction des résultats de cette analyse, le système de contrôle décide s’il convient de déclencher le mécanisme de tri pour éliminer les produits défectueux.

Dans l'ensemble du processus de détection, le dispositif de détection des matériaux entrants joue un rôle crucial. Ce dispositif comprend généralement un capteur photoélectrique qui détecte le conteneur et un premier contrôleur qui reçoit le signal et commande l'ouverture et la fermeture du moteur rotatif, le système de levage et d'abaissement, la prise de vue par caméra et l'activation/désactivation de la source lumineuse annulaire. Lorsque le capteur photoélectrique détecte le conteneur, le premier contrôleur lance et exécute automatiquement le processus de détection en fonction du signal reçu, assurant ainsi une détection automatisée.

La plateforme logicielle du système de détection offre généralement une interface utilisateur graphique permettant aux opérateurs de paramétrer, de surveiller l'état et de consulter les résultats. Elle comprend généralement des modules tels que le paramétrage, le prétraitement, le traitement d'images, l'analyse intelligente, le rejet, la communication et l'interface utilisateur. Le module de paramétrage permet de configurer et d'enregistrer les données de la base de données ; le module de prétraitement effectue l'initialisation selon les valeurs définies ; le module de traitement d'images numériques traite les images acquises en temps réel ; le module d'analyse intelligente compare et traite les données d'image ; le module de rejet gère le mécanisme de tri ; le module de communication assure la communication bidirectionnelle entre le système de détection, l'ordinateur hôte et la base de données ; enfin, l'interface utilisateur graphique offre une navigation intuitive et des fonctions d'affichage statistique.

4.2 Cas d'application dans différents secteurs d'activité

La technologie d'inspection visuelle a été largement appliquée à l'inspection des étiquettes de bouteilles en verre et des codes à jet d'encre dans de nombreux secteurs, chacun ayant ses besoins et caractéristiques spécifiques.

Dans l'industrie pharmaceutique, le contrôle des étiquettes et des codes jet d'encre sur les flacons en verre est essentiel à la sécurité des médicaments et à leur traçabilité. Les systèmes d'inspection par vision industrielle détectent plusieurs indicateurs, tels que le volume de liquide, le numéro de lot et l'état de l'étiquette. La détection du volume de liquide consiste à mesurer le niveau de liquide dans le flacon. Le système utilise un algorithme morphologique en niveaux de gris pour analyser des images en temps réel et déterminer la conformité du volume en mesurant la position relative de la surface du liquide. La détection du numéro de lot utilise la reconnaissance optique de caractères (OCR) pour identifier et vérifier chaque chiffre. L'inspection des étiquettes définit une zone d'intérêt (ROI) pour détecter la position et la présence de l'étiquette, garantissant ainsi son bon positionnement.

Dans l'industrie des boissons alcoolisées, l'aspect haut de gamme et l'image de marque des emballages imposent des exigences extrêmement élevées en matière de qualité des étiquettes et des impressions jet d'encre. Le système d'inspection visuelle doit détecter non seulement la présence et le positionnement correct de l'étiquette, mais aussi les moindres différences de qualité d'impression et d'homogénéité des couleurs. Parallèlement, les informations imprimées sur le bouchon (date de production et numéro de lot, par exemple) doivent être identifiées et vérifiées avec précision. Les systèmes d'inspection basés sur l'apprentissage profond peuvent s'adapter à la diversité des formes, des tailles et des matériaux des bouteilles de vin, garantissant ainsi une détection efficace et précise.

Dans les industries des boissons et des huiles alimentaires, la cadence de production élevée et les volumes importants exigent une vitesse et une stabilité extrêmes de la part du système d'inspection. Le système d'inspection visuelle s'adapte aux lignes de production à grande vitesse, contrôlant en temps réel la qualité des étiquettes et des codes jet d'encre de chaque bouteille et garantissant que seuls les produits conformes accèdent à l'étape suivante. Ce système collecte également des données telles que les quantités produites et les taux de réussite, fournissant ainsi une aide à la décision pour la gestion de la production.

Tableau : Exigences et solutions d’inspection des étiquettes de bouteilles en verre et de l’impression jet d’encre dans différents secteurs d’activité

4.3 Effets de la mise en œuvre et avantages économiques

Après avoir introduit l’étiquette des bouteilles en verre et le système d’inspection visuelle par impression à jet d’encre, les entreprises manufacturières ont obtenu des améliorations de qualité et des avantages économiques significatifs. D'une part, le système d'inspection peut fonctionner en continu 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, sans être affecté par des facteurs tels que la fatigue ou la distraction, améliorant ainsi considérablement la stabilité et la cohérence de l'inspection. D’un autre côté, la vitesse et la précision de détection sont bien supérieures à l’inspection manuelle, répondant ainsi aux besoins des lignes de production à grande vitesse.

Du point de vue de la qualité, les systèmes d'inspection visuelle modernes atteignent un taux de réussite supérieur à 99,9 %, avec une vitesse de détection de plus de 4 000 unités par heure, surpassant largement les capacités de l'inspection manuelle. Le système affiche en temps réel des données statistiques telles que la cadence de production, le nombre total d'inspections, le nombre de produits conformes, le nombre de produits défectueux et le taux de réussite, fournissant ainsi les outils nécessaires à la gestion de la qualité.

D'un point de vue économique, bien que les systèmes d'inspection visuelle nécessitent un certain investissement initial, ils permettent de réduire considérablement les coûts d'exploitation à long terme. D'une part, le système diminue la dépendance à l'égard d'inspecteurs qualifiés, ce qui réduit les coûts de main-d'œuvre. D'autre part, il permet d'identifier rapidement les problèmes de qualité dans le processus de production, évitant ainsi la fabrication de grandes quantités de produits défectueux et réduisant les pertes et les coûts de retouche.

De plus, le système d'inspection visuelle permet d'enregistrer et de stocker les images et les informations pertinentes de chaque produit défectueux, facilitant ainsi la traçabilité qualité et l'amélioration des processus. Ce système dispose généralement de fonctions de stockage et de consultation des données, et peut sauvegarder automatiquement les images des produits défectueux. Le nombre d'images et la durée de conservation sont personnalisables, ce qui simplifie les recherches historiques et l'analyse qualité.

5 défis et tendances de développement futures

Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans le domaine de l'inspection visuelle pour l'impression d'étiquettes sur les bouteilles en verre, certains défis persistent quant à leur application pratique. Premièrement, les propriétés réfléchissantes et la diversité des formes du verre complexifient l'imagerie. Les différentes formes et tailles de bouteilles nécessitent des schémas d'imagerie et des paramètres différents, ce qui accroît la complexité du débogage du système. Deuxièmement, des facteurs perturbateurs tels que les vibrations, la poussière et les variations de température dans l'environnement de production peuvent affecter la stabilité de la détection. De plus, la diversité des matériaux d'étiquettes (papier, plastique, métal, etc.) et des méthodes d'impression (laser, jet d'encre, etc.) exige du système de détection une adaptabilité et une flexibilité suffisantes.

À l'avenir, la technologie d'inspection visuelle pour l'impression d'étiquettes sur les bouteilles en verre évoluera vers une approche plus intelligente, efficace et intégrée. Parmi les tendances spécifiques, on peut citer :

Amélioration continue des capacités de reconnaissance adaptative des surfaces courbes. Grâce au développement de l'optimisation des algorithmes et de la technologie d'imagerie 3D, les systèmes d'inspection visuelle pourront mieux s'adapter aux contenants courbes, identifier avec précision les défauts des étiquettes et impressions courbes, et améliorer la précision et la pertinence de la détection.

Amélioration des capacités de traitement en temps réel. Grâce au développement des technologies de calcul en périphérie et des matériels dédiés au traitement d'images, la vitesse de traitement des systèmes d'inspection visuelle sera encore améliorée, répondant ainsi aux besoins de détection en temps réel des lignes de production à haute cadence.

Amélioration des capacités de généralisation des algorithmes. Grâce à des technologies d'intelligence artificielle avancées telles que l'apprentissage par transfert et le méta-apprentissage, les systèmes d'inspection visuelle pourront s'adapter plus rapidement aux nouveaux produits et environnements, réduisant ainsi la charge de travail liée au réentraînement et au réglage des paramètres.

Approfondissement de la collaboration homme-machine. Les futurs systèmes offriront une interface homme-machine plus conviviale, combinant des technologies telles que la réalité augmentée (RA) pour permettre aux opérateurs d'effectuer plus intuitivement le paramétrage, la surveillance de l'état et le diagnostic des pannes.

Exploitation approfondie des données. Le volume important de données générées par les systèmes d'inspection visuelle, analysé par intelligence artificielle, permet d'identifier les problèmes potentiels et les axes d'amélioration du processus de production, contribuant ainsi à l'optimisation des processus et à la prise de décisions éclairées.

Intégration système améliorée. Les futurs systèmes d'inspection visuelle seront plus modulaires et compacts, facilitant ainsi leur installation et leur maintenance. Parallèlement, leur intégration aux autres équipements de la ligne de production (robots, automates programmables, etc.) sera simplifiée, permettant des fonctions d'automatisation plus avancées.

6.Conclusion

Composante essentielle de l'automatisation industrielle, la technologie d'inspection visuelle pour l'impression d'étiquettes sur bouteilles en verre est devenue une technologie complète intégrant l'optique, la mécanique, l'électronique et l'informatique. Du simple jugement initial de conformité/non-conformité à la capacité actuelle de reconnaître des défauts complexes et de vérifier les caractères, la technologie d'inspection visuelle a réalisé des progrès considérables. Grâce à l'intégration de nouvelles technologies telles que l'intelligence artificielle et l'informatique de périphérie, les capacités des systèmes d'inspection visuelle s'étendent constamment et leurs applications s'améliorent sans cesse.

À l'avenir, grâce aux progrès de l'Industrie 4.0 et de la fabrication intelligente, la technologie d'inspection visuelle pour l'impression d'étiquettes sur bouteilles en verre continuera d'évoluer vers une précision accrue, une vitesse supérieure et une adaptabilité renforcée. Le système d'inspection ne sera plus un simple outil de contrôle qualité, mais un élément clé de la numérisation, de la mise en réseau et de l'intelligence du processus de production. Il permettra aux entreprises d'améliorer la qualité de leurs produits, d'optimiser leurs processus de production et de parvenir à une fabrication intelligente.

Pour les entreprises manufacturières, l'adoption de technologies d'inspection visuelle avancées constitue non seulement un moyen essentiel d'améliorer la qualité des produits, mais aussi un choix stratégique pour optimiser l'efficacité de la production, réduire les coûts et renforcer la compétitivité sur le marché. Grâce à la maturation continue de ces technologies et à la baisse progressive des coûts, l'inspection visuelle trouvera des applications dans un nombre croissant de secteurs, insufflant un nouvel élan au développement de l'automatisation industrielle.