Application et développement de capteurs d'image dans la robotique et l'automatisation

Les applications de robotique et d'automatisation transforment les industries du monde entier, des entrepôts aux établissements de santé, en améliorant la productivité, l'efficacité, la sécurité et la visibilité opérationnelle. Au cœur de ces applications se trouvent les capteurs d'image, qui permettent aux robots de percevoir et d'interagir avec leur environnement. Cet article explore le rôle des capteurs d'image dans la robotique et met en avant les avancées d'onsemi dans la technologie d'imagerie, ainsi que ses solutions associées.

Le rôle des robots mobiles dans l'industrie moderne

Au cours de la dernière décennie, l'automatisation et la robotique ont révolutionné de nombreuses industries, rendant les processus traditionnels plus sûrs et plus efficaces. Parmi ces innovations, les robots mobiles sont à l'avant-garde de l'automatisation, aidant à rationaliser les opérations dans divers secteurs. Les robots mobiles peuvent être grosso modo classés en deux types : les Robots Mobiles Autonomes (RMA) et les Véhicules à Guidage Automatique (VGA). Les RMA sont conçus pour fonctionner de manière indépendante, en s'adaptant à des environnements dynamiques sans intervention humaine. Utilisant des technologies de détection avancées telles que la localisation et la cartographie simultanées (SLAM), les RMA peuvent cartographier leur environnement, identifier les obstacles et naviguer de manière autonome, ce qui les rend idéaux pour des applications telles que l'automatisation des usines et des entrepôts.    En revanche, les VGA s'appuient sur des systèmes de guidage externes, tels que des bandes magnétiques ou le suivi visuel, pour suivre des chemins fixes. Bien que les VGA excellent dans des environnements structurés comme les chaînes d'assemblage et la gestion des stocks, ils manquent de la flexibilité des RMA. Les VGA sont similaires à des trains circulant sur des voies prédéterminées, tandis que les RMA ressemblent à des voitures capables de manœuvrer autour des obstacles. Cette distinction fait des RMA le choix préféré des industries nécessitant des solutions dynamiques et adaptables.

Comment les capteurs d'images permettent l'autonomie des AMR 

Les AMR fonctionnent sans guidance, s'adaptant de manière dynamique à de nouveaux environnements. Cependant, pour se déplacer de manière autonome, ils nécessitent des capacités de Localisation et Cartographie Simultanées (SLAM). Grâce au SLAM, les robots créent des cartes de leur environnement et déterminent leur propre position. Les AMR s'appuient sur des capteurs d'image pour effectuer des tâches telles que la navigation environnementale, la cartographie 3D, l'évitement de collision et la lecture de codes - toutes nécessitent des capacités de détection précises et efficaces. Pour la cartographie 3D, les AMR utilisent des technologies comme l'imagerie stéréotype, le Temps-de-Vol indirect (iToF) et le LiDAR pour mesurer la profondeur et créer des cartes environnementales détaillées. La détection de la profondeur permet aux AMR de détecter des objets, y compris des humains, et d'éviter les dangers potentiels, une caractéristique critique pour assurer la sécurité dans les environnements où les humains et les robots travaillent côte à côte.    L'évitement de collision est une autre fonction critique rendue possible par les capteurs d'image ou les capteurs de profondeur. Les capteurs équipés d'un obturateur roulant et/ou d'un obturateur global, de vitesses de traitement rapides et d'une Haute Gamme Dynamique (HDR) permettent aux AMR d'identifier et de répondre aux obstacles en temps réel. La technologie HDR est particulièrement importante dans les environnements à éclairage mixte comme les usines ou les entrepôts, où les reflets et les ombres compliquent la perception visuelle.    De plus, les capteurs d'image jouent un rôle clé dans la lecture de codes, une tâche courante dans la fabrication et la logistique. Les capteurs avec obturateurs globaux et faible consommation d'énergie excellent dans ces applications, permettant aux AMR de scanner et de traiter les codes rapidement et avec précision. La capacité de fonctionner efficacement sur de longues périodes renforce encore leur valeur dans des environnements industriels exigeants.    Bien que les AMR et les AGV dominent l'espace de la robotique mobile, les robots stationnaires jouent également un rôle vital dans l'automatisation. Ces robots, fixes en un endroit, exécutent des tâches telles que le prélèvement et le tri d'objets. Comme les robots mobiles, les robots stationnaires s'appuient sur des capteurs d'image pour la détection de la profondeur et le contrôle de précision. Les technologies de détection avancées assurent que ces robots réalisent des tâches avec une grande précision, même dans des environnements industriels complexes.

La productivité en tant que moteur clé de la croissance de la robotique

Plusieurs facteurs stimulent l'adoption rapide de la robotique dans divers secteurs, la productivité étant un moteur principal. Les robots peuvent effectuer des tâches répétitives sans relâche pendant de longues périodes. L'efficacité est un autre avantage majeur, car les robots suppriment les retards causés par l'intervention humaine, permettant aux travailleurs de se concentrer sur des activités à plus forte valeur ajoutée. La sécurité est tout aussi importante, car les robots peuvent prendre en charge des tâches dangereuses qui peuvent mettre en danger les travailleurs humains.    Pour améliorer la productivité, l'efficacité et la sécurité, la plupart des clients recherchent des données complètes pour visualiser les taux opérationnels. Ces données permettent une analyse approfondie et l'identification de stratégies efficaces pour l'amélioration. En exploitant des données visuelles détaillées, les clients obtiennent des informations précieuses sur leurs opérations, conduisant à une meilleure prise de décision et à une performance optimisée.   Le marché de la robotique connaît actuellement une croissance significative, en particulier dans le secteur des AMR. Les analystes industriels prédisent un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 16 % à 20 % pour les AMR entre 2024 et 2030. Cette croissance est alimentée par les avancées dans l'intelligence artificielle (AI) et les technologies d'automatisation, qui élargissent les capacités des robots et ouvrent de nouvelles opportunités d'innovation.

Les capteurs d'image avec HDR améliorent la précision visuelle

En tant que leader dans la technologie d'imagerie, onsemi a développé une gamme de capteurs d'image innovants pour répondre aux exigences de la robotique. Ses produits incluent des capteurs à obturateur roulant et des capteurs à obturateur global, ainsi que des solutions spécialisées pour la détection de profondeur et les applications HDR. Ces technologies permettent aux robots d'effectuer des tâches avec plus de précision, d'efficacité et de fiabilité.    Les capteurs à obturateur roulant sont connus pour leur taille de pixel plus petite et leur sensibilité accrue, ce qui les rend idéaux pour les applications nécessitant une imagerie détaillée dans des conditions de faible luminosité. Cependant, ils peuvent introduire des artefacts de mouvement, limitant leur utilisation dans des environnements dynamiques. En revanche, les capteurs à obturateur global éliminent les artefacts de mouvement en exposant tous les pixels simultanément, ce qui les rend bien adaptés aux tâches impliquant des objets en mouvement, l'évitement de collisions et la lecture de codes.    La détection de profondeur est un autre domaine où onsemi excelle. Sa technologie iToF mesure la différence de phase de la lumière réfléchie pour déterminer la profondeur. Les solutions iToF de onsemi couvrent de courtes distances (30 à 50 cm) et peuvent s'étendre jusqu'à 20 mètres avec une précision exceptionnelle.    La plage dynamique élevée est cruciale pour les robots opérant dans des environnements d'éclairage difficiles. Les capteurs HDR capturent plusieurs expositions pour créer une image équilibrée et précise, garantissant que les robots peuvent voir clairement les objets même dans des zones à contraste élevé ou réfléchissantes. Le HDR peut être mis en œuvre de diverses manières. Par exemple, le HDR multi-expositions offre une excellente performance en faible luminosité mais peut présenter des artefacts de mouvement. Le pixel à diode partagée HDR réduit les artefacts de mouvement mais est sujet au scintillement LED. Une exposition avec plusieurs gains (mode super-exposition) combine les forces des deux méthodes. Le choix de la technologie HDR dépend des exigences spécifiques de l'application.    onsemi offre une diversité de familles de capteurs d'image Hyperlux pour répondre aux besoins variés des robots industriels. Ces capteurs combinent faible consommation d'énergie, plage dynamique élevée et fonctionnalités avancées pour offrir une qualité d'image exceptionnelle tout en surmontant des conditions d'éclairage difficiles. La série Hyperlux LP se concentre sur une consommation d'énergie ultra-faible, la rendant idéale pour les applications à haute efficacité énergétique. La série Hyperlux LH est conçue pour les environnements industriels et commerciaux, offrant une qualité vidéo 4K époustouflante avec un NIR amélioré et un eHDR, ainsi qu'un HDR de 120 dB pour des performances supérieures en éclairage mixte. La série Hyperlux SG est compacte et présente une efficacité à obturateur global leader du secteur pour des numérisations précises, la rendant parfaite pour les applications de numérisation, AR/VR et AMR. La série Hyperlux ID, avec des résolutions allant jusqu'à 1,2 MP, révolutionne la technologie iToF en étendant la mesure de distance intérieure/extérieure, ouvrant de nouvelles possibilités pour la détection 3D et contribuant aux avancées dans l'automatisation industrielle, la robotique, la sécurité, et plus encore.    En juillet 2024, onsemi a acquis SWIR Vision Systems, qui détient des brevets pour la technologie à points quantiques colloïdaux permettant des capteurs SWIR (infrarouge court) basés sur CMOS. Contrairement au SWIR conventionnel basé sur InGaAs (900 nm à 1700 nm), le SWIR de onsemi couvre une gamme plus large (400 nm à 2100 nm). De plus, les capteurs SWIR de onsemi sont classés comme EAR99, ce qui les rend plus faciles à exporter par rapport aux capteurs SWIR InGaAs classés ITAR. Actuellement, le SWIR est disponible dans les caméras BGA, 1 MP et 2 MP, avec plus de produits en développement.

Conclusion

L'avenir des capteurs d'image réside dans l'obtention d'une résolution plus élevée, de formats optiques plus petits, d'une plage dynamique accrue, d'une consommation d'énergie réduite et d'une précision améliorée. En perspective, l'intégration de l'AI avec des technologies de capteurs avancées ouvrira de nouvelles possibilités pour la robotique. De la santé à l'éducation, ces avancées permettront aux robots d'effectuer des tâches de plus en plus complexes dans des environnements variés. À mesure que le coût de la robotique continue de baisser, nous pouvons nous attendre à une adoption plus large dans les industries de services et les applications domestiques.    Les capteurs d'image sont la pierre angulaire de la robotique moderne, permettant des tâches allant de la cartographie 3D à l'évitement de collisions avec une précision inégalée. onsemi répond activement à ces besoins grâce à une innovation continue, garantissant que ses capteurs restent à la pointe de l'industrie. Les technologies de capteurs de pointe d'onsemi, y compris la série Hyperlux, les solutions iToF et les capteurs SWIR, alimentent la prochaine vague d'avancées dans la robotique et l'automatisation. À mesure que ces technologies évoluent, elles étendront les capacités des robots, créant de nouvelles opportunités dans divers secteurs et améliorant notre façon de travailler et de vivre.