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L’industrie du textile et de l’habillement est une fois de plus confrontée à des défis majeurs avec les problèmes actuels de la chaîne d’approvisionnement et de l’énergie. La future reprise est également menacée par des facteurs qui entravent la production, tels que le manque de main-d’œuvre et d’équipement, qui ajoutent une pression supplémentaire. La compétitivité du secteur, en particulier dans le contexte mondial, dépend de la manière dont les entreprises concernées réagissent à ces conditions générales. L’une des solutions consiste à relocaliser la production de vêtements en Europe de manière rentable. Des distances de transport plus courtes et, par conséquent, une économie considérable sur les frais de transport et une forte réduction des gaz à effet de serre, plaident en ce sens. Par ailleurs, il faut compenser la hausse des coûts salariaux qui en découle et la pénurie de main-d’œuvre qualifiée qui prévaut dans nos pays. Cette dernière présuppose une automatisation plus poussée du traitement des textiles.

La start-up deep-tech sewts GmbH de Munich s’est penchée sur l’énorme potentiel que représente cette tâche. Elle développe des solutions qui permettent aux robots comme les humains de prévoir comment un textile va se comporter et d’adapter leurs mouvements en conséquence. Dans un premier temps, la start-up sewts s’est attaquée à une application pour les grandes blanchisseries industrielles. Grâce à un système utilisant à la fois des caméras 2D et 3D de la société IDS Imaging Development Systems GmbH, les jeunes entrepreneurs automatisent l’une des dernières étapes manuelles restantes dans les grandes blanchisseries industrielles : le processus de dépliage. Bien que 90 % des étapes du processus de lavage industriel soient déjà automatisés, les opérations manuelles restantes représentent 30 % des coûts salariaux. Grâce à l’utilisation de la robotique, les économies possibles sont donc énormes à ce niveau.

Application

Certes, les blanchisseries industrielles fonctionnent déjà dans un environnement hautement automatisé afin de pouvoir gérer les grandes quantités de linge. Ainsi, le pliage du linge est notamment assuré par des machines. Chacune de ces machines nécessite toutefois en général qu’un collaborateur étale manuellement le linge et le guide sans pli. Ce placement monotone et fatigant pour les plieuses a un impact disproportionné sur les frais de personnel. De plus, il est difficile de trouver du personnel qualifié, ce qui a souvent des répercussions sur le taux d’utilisation et donc sur la rentabilité des grandes blanchisseries. La saisonnalité de l’activité exige en outre une grande flexibilité. sewts transforme les caméras IDS en composants de traitement d’image d’un nouveau système intelligent, dont la technologie permet désormais d’automatiser certaines étapes, comme le tri des textiles sales ou l’insertion du linge dans les plieuses.

« Le défi particulier réside dans la malléabilité des textiles », explique Tim Doerks, cofondateur et directeur technique. En effet, si l’automatisation du traitement des matériaux solides, comme les métaux, peut être reproduite relativement facilement à l’aide de solutions robotiques et d’intelligence artificielle, les solutions logicielles disponibles, tout comme le traitement d’image classique, se heurtent encore souvent à des limites dans le cas des matériaux facilement déformables. En conséquence, les systèmes robotiques et de préhension disponibles dans le commerce ne peuvent jusqu’à présent effectuer que de manière incomplète des opérations aussi simples que la saisie d’une serviette ou d’un vêtement. Mais le système sewts VELUM peut le faire. À l’aide d’un logiciel intelligent et de caméras IDS faciles à intégrer, il est capable d’analyser des matériaux de forme instable comme les textiles. Grâce à cette nouvelle technologie, les robots peuvent prédire en temps réel le comportement de ces matériaux lors de la préhension. Elle permet à VELUM d’introduire sans problème et sans pli des serviettes et du linge similaire en tissu éponge dans des plieuses existantes, et comble ainsi une lacune de l’automatisation sensible aux coûts.

La suite logicielle développée par sewts réunit des robots, des préhenseurs et des caméras disponibles dans le commerce en un système intelligent. Lors de la recherche des modules de caméra appropriés, plusieurs critères ont été décisifs pour les Munichois, en plus de l’aptitude industrielle sans compromis : « Nous avons besoin d’une caméra 3D économique, car nous utilisons deux ou trois caméras 3D en fonction de la configuration du système. En outre, elle doit avant tout garantir une grande précision des données de profondeur », explique Tim Doerks.

« Nous avons également besoin de caméras 2D sensibles à la lumière, qui fournissent une plage dynamique élevée et qui sont adaptées à une utilisation dans un système multi-caméras. » Les fondateurs ont trouvé ce qu’ils cherchaient dans le portefeuille IDS : Pour le système multi-caméras VELUM, le choix s’est porté sur la nouvelle caméra 3D Ensenso S10 ainsi que sur des modèles de la série de caméras uEye CP. Ils ont pour mission d’identifier, tant en 2D qu’en 3D, les caractéristiques et les points de préhension intéressants des textiles qui, après avoir été lavés et séchés, sont amenés dans le système de manière désordonnée dans un bac ou sur un tapis roulant. La forme et l’emplacement des différents objets textiles ne sont pas prévisibles. Les caméras capturent les différentes textures des matières. Elles distinguent les ourlets d’une serviette et les coins.

« Nous mettons en correspondance les images des caméras 2D et 3D afin d’avoir une meilleure résolution 2D en même temps que les données 3D. Nous utilisons donc les avantages respectifs de la caméra 2D, dans ce cas la résolution plus élevée, et de la caméra 3D, c’est-à-dire les données de profondeur précises », explique Tim Doerks.

Équipée d’un capteur Sony de 1,6 MP, la caméra Ensenso S10 utilise un procédé 3D basé sur la lumière structurée : Un projecteur laser infrarouge à bande étroite produit un motif de points contrasté même sur des objets aux surfaces difficiles ou dans un environnement faiblement éclairé. Chaque image capturée par le capteur Sony de 1,6 MP fournit un nuage de points complet comprenant jusqu’à 85 000 points de profondeur. L’intelligence artificielle permet une affectation fiable des points laser trouvés aux positions codées en dur de la projection. Il en résulte des données 3D robustes avec la précision de profondeur nécessaire, à partir desquelles le système VELUM extrait les coordonnées pour les points de préhension.

La caméra industrielle complémentaire GV-5280CP-C-HQ avec firmware GigE Vision est équipée du capteur CMOS 2/3" à obturateur global (Global Shutter), l’IMX264 de Sony. Elle fournit, à pleine vitesse GigE, des images de 5 MP au format 5:4, quasiment exemptes de bruit et très contrastées, avec 22 images/seconde dans des applications où les conditions d’éclairage sont variables. La caméra uEye CP offre une fonctionnalité maximale avec un prétraitement étendu des pixels et convient parfaitement aux systèmes multicaméras pour la mémorisation temporaire de séquences d’images grâce à la mémoire d’images interne de 120 Mo. Avec ses quelque 50 g, le petit boîtier en magnésium est aussi léger que robuste et prédestine la caméra aux applications où l’espace est limité et à l’utilisation sur des bras de robot.

Logiciel

Selon les exigences du client ou la configuration, deux à trois caméras uEye 2D ou Ensenso 3D sont utilisées les deux modèles s’intègrent parfaitement dans le système VELUM. « Nous sommes experts dans la préparation des données générées, ce qui est particulièrement important lorsque l’on travaille avec des nuages de points 3D. Ce prétraitement est un élément important de nos systèmes pour générer des données appropriées en entrée pour notre intelligence artificielle », souligne Tim Doerks. L’IA développée par sewts traite les données fournies par les caméras uEye CP ou Ensenso S. Grâce à des caractéristiques telles que le tracé des coutures, les reliefs locaux ou la position relative des coutures, le logiciel intelligent analyse la topologie des textiles, les classe par type et par classe grâce à différentes textures et motifs de couture, et traduit ces connaissances en instructions pour le robot. Le traitement des données se fait via des réseaux neuronaux convolutifs (CNN) et un traitement d’image classique. « Nous utilisons IDS peak, le kit de développement logiciel d’IDS. Nous nous connectons à notre système via Python et la bibliothèque IDS », révèle Till Rickert, cofondateur et CPO de sewts. « Pour nous, la valeur ajoutée du progiciel IDS réside avant tout dans la facilité du calibrage et de l’intégration dans notre système de vision haute technologie », poursuit-il.

« L’IA est au cœur de notre technologie. Des algorithmes intelligents sont nécessaires pour construire des systèmes adaptatifs capables de gérer des processus d’automatisation non déterministes. C’est la raison pour laquelle nous utilisons les dernières découvertes de la recherche en IA, nous les affinons pour répondre à nos besoins et nous les assemblons finalement en un grand tout », ajoute Till Rickert. Diverses données de capteurs (par exemple des informations optiques) sont obtenues, l’IA en tire des conclusions à un niveau cognitif proche de celui de l’homme, qui sont ensuite traduites en instructions pour le robot. De cette manière, des systèmes comme VELUM effectuent des tâches qui nécessitaient auparavant l’intervention de l’esprit humain. C’est exactement ce qui correspond à la philosophie d’entreprise de sewts : « Notre objectif est de transformer un travail manuel complexe en une automatisation fluide. »

Perspectives

Avec des systèmes tels que VELUM, les blanchisseries peuvent augmenter considérablement leur cadence, indépendamment de la situation du personnel, et ainsi accroître leur rentabilité. « En comblant cette importante lacune en matière d’automatisation, nous pouvons pratiquement doubler la productivité d’un tunnel de lavage textile », assure le PDG Alexander Bley.

Les caméras IDS pourront également être utilisées à l’avenir pour les vêtements tels que les t-shirts et les pantalons. « Il est important de comprendre les propriétés de ces matières afin de mettre en place des processus robustes. Nous y parvenons grâce à des simulations de matières très sophistiquées. Pour reproduire le comportement des textiles, nous réalisons des simulations FE spéciales selon la méthode des éléments finis », explique Alexander Bley. Mais les Munichois ont une vision plus large : « Nous voulons permettre l’automatisation de la production de vêtements et leur rapatriement rentable sur le lieu d’utilisation. De cette manière, nous réduisons les distances de transport, créons des chaînes d’approvisionnement plus fiables, réduisons les émissions de CO2 et combattons le problème de la surproduction. »

En outre, des applications avec des matériaux qui ne sont pas des textiles sont prévues à l’avenir. Il existe en effet de nombreuses applications potentielles pour des technologies comme celle-ci, et le traitement d’image jouera toujours un rôle important. L’intelligence artificielle va accélérer cette évolution.

Caméras

 Ultra-compacte et économique

 Débit de données 3D et précision élevés grâce à la prise en charge de l’IA

 Données 3D solides, même dans des conditions de faible luminosité ambiante

 Lumière structurée avec triangulation par points laser basée sur l’IA

 Compatibilité avec les applications d’automatisation logistique, de vision robotique, de détection d’obstacles, de surveillance et d’automatisation horticole, etc.

Une rapidité exceptionnelle, une fiabilité exceptionnelle, des capteurs exceptionnels : la caméra uEye CP

 Interface : Ethernet

 Modèle : GV-5280CP-C-HQ

 Type de capteur : CMOS

 Fabricant : Sony

 Fréquence d’image : 24,0 images par seconde

 Résolution (h x v) : 2448 x 2048

 Obturateur : Global Shutter

 Résolution : 5,01 MPixel

 Dimensions : 29 x 29 x 29 mm

 Poids : 52 g

 Connecteur : GigE RJ45, vissable

 Applications : traitement d’image industriel, construction de machines, inspection de surface, techniques médicales, trafic et transport, assurance qualité, entre autres.

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