Une manifestation conjointe de la SSPT et de la CST (Commission Suisse de Télédétection) a eu lieu le 24.11.2017. C'était une visite d'une demi-journée au CSEM à Alpnach. Le CSEM (Centre suisse pour l'électronique et les télécommunications, www.csem.ch ) est une organisation privée suisse (à but non lucratif et avec participation publique), très innovante dans le domaine de la recherche et de la technologie dans de nombreux domaines, dont la photogrammétrie, la télédétection, la vision par ordinateur, les capteurs et l'optoélectronique.

La visite comprenait une introduction aux travaux du CSEM et du site Alpnach, suivi de quatre démonstrations en deux groupes.


Dr. Helmut F. Knapp, responsable du CSEM Alpnach, présente les activités du CSEM et du site Alpnach.

L'introduction, très impressionnante, a été faite par le Dr. Ing. Helmut F. Knapp, responsable du CSEM Alpnach. Le CSEM développe des technologies appliquées pour l'industrie depuis 1984. L'entreprise à but non lucratif a son siège à Neuchâtel avec des centres régionaux à Alpnach, Muttenz, Landquart et un bureau à Zurich. Les 450 collaborateurs réalisent un chiffre d'affaires d'environ CHF 80 millions (2016). Le gouvernement fédéral et certains cantons financent environ un tiers du développement des plates-formes technologiques. Le CSEM est également partenaire de la CTI et très actif au niveau européen (62 projets européens en 2016). Grâce à ses liens étroits avec l'industrie horlogère, le CSEM est bien connu en Suisse occidentale et son rayonnement régional a considérablement étendu sa sphère d'influence à la Suisse alémanique. Le CSEM couvre les cinq domaines technologiques suivants: Microsystèmes (systèmes miniaturisés et leur fabrication), Ingénierie de surface (traitement de surface et technologies d'impression), Systèmes (automatisation, instruments de précision, MedTech), Systèmes intégrés à très faible puissance et le photovoltaïque(nouvelles approches dans le photovoltaïque et la distribution d'énergie). Le CSEM génère des innovations et crée des start-ups. Une innovation bien connue est la première puce de lecture optique au monde de la Logitech Mouse (trackball).

Des transferts technologiques réussis ont été réalisés à Alpnach (lieu de notre visite): Robotique miniaturisée et modules d'alimentation pour Asyril S.A. (2007) et le traitement d'images industrielles basé sur le Deep Learning à Vidi Systems S.A., intégré à la société internationale Cognex (2017).


Demonstration 1: Databio (Dr. Iason Kastanis)

Le projet Horizon 2020 de l'UE «Databio» vise à intégrer les technologies du big data pour accroitre l'efficacité dans l'agriculture, la sylviculture et la pêche. Une tâche essentiel est l'analyse des images satellites et aériennes, qui devrait fournir des informations sur l'état et l'utilisation de la forêt, du champ et du corridor. Le CSEM est partenaire de ce projet qui utilise son expertise dans la classification des données d'images issues de l'observation de la Terre. Le projet s'étend de 2017 jusqu'au début de 2020. Infos sur https://www.databio.eu . Dans la démonstration, un exemple de détection de champs avec des pêchers dans des images satellites a été montré (données Sentinel-2). Des méthodes de "deep learning" ont été utilisées, certaines images sont étiquetées, dans des zones non marquées, la qualité de reconnaissance est testée. Au début, il y a des erreurs dans cette tâche (par exemple, des champs de pêche ont été détectés dans les lacs), mais en utilisant une base de données élargie, de telles erreurs de reconnaissance peuvent alors être évitées ou réduites. L'énorme volume de données de l'imagerie satellitaire rend le travail complexe. La contribution du CSEM est de stabiliser et d'évaluer les procédures de classification.


Demonstration 2: Robotique– KRAKEN (Silvan Widmer)

 

Le projet «Kraken», s'inscrit dans le programme Horizon 2020 de l'UE. Il s'agit d'une nouvelle approche en robotique pour les étapes de fabrication soustractive et additive. Dans un système ouvert, un robot industriel est déplacé le long d'une grande pièce avec une grue, où il peut effectuer des processus additifs ou soustractifs. La précision est assurée par des laser trackers externes (fournis par le partenaire Leica Hexagon) qui mesurent en permanence la position de l'outil. Infos sous http://www.csem.ch/page.aspx?pid=43177  le but est de construire un robot large et précis (par exemple, plus de 20 m de longueur et de 5 m de largeur et de hauteur pour usinier de grandes pièces industrielles). Le gros robot est simplement une pièce jointe avec un cadre métallique qui peut rapidement déplacer un bras robotique sur un grand espace. Cependant, le positionnement du robot et de la tête qui effectue le travail n'est pas assez précis. Sans suivi externe, la précision finale ne serait que de quelques centimètres. Pour la précision, un laser tracker est utilisé qui suit en permanence une cible sur la tête du robot, mesure la position de la tête, et la transmet au système en temps réel. Ainsi, un énorme robot de haute précision (0,1-0,3 mm) peut être mis en place au lieu d'utiliser une énorme machine CNC (Computer Numerical Control) beaucoup plus coûteuse. La contribution du CSEM a été la réalisation de la correction en temps réel (1 kHz) de la position du robot à partir des données du tracker et leur intégration dans la planification du chemin du robot.

En plus de la macro-robotique, une tâche de micro-robotique de haute précision a été présentée au moyen d'une vidéo. Dans ce cas, une lentille en forme de tige (diamètre 60 μm) est placée devant une diode laser en tant que collimateur de haute précision. Il en découle un ajustement avec six degrés de liberté, dont la position finale doit être plus précise que 1 mm. Voici également un processus de collage à prendre en considération. Le changement de volume de la colle pendant le durcissement doit être précompensé pendant le processus de réglage. Une analyse sensorielle élaborée et un contrôle de processus ont été intégrés: les caméras industrielles classiques suivent d'abord un assemblage en 3D avec une précision d'environ 10 -20 μm, suivie d'un réglage dit «actif». Lorsque le laser est allumé, la qualité de la collimation du faisceau est optimisée par des changements ciblés de la position de la lentille. Le signal, qui est détecté par une caméra infrarouge, réagit aux déplacements de l'objectif dans la plage de 50 à 100 nm à l’intérieur du spectre visible. Le CSEM a livré ici un robot industriel complet à 8 degrés de liberté, qui résout automatiquement la tâche d'assemblage. Deux de ces systèmes sont en service chez un client depuis près de dix ans.

Demonstration 3: SkyCam (Philipp Schmid, responsable du groupe Robotique et Automatisation)

 

Le CSEM traite de l'utilisation efficace des énergies dites «renouvelables», en particulier avec le photovoltaïque. Les systèmes solaires forment une source d'énergie hautement volatile dans le réseau. Les fluctuations locales sont causées par un rayonnement solaire variant rapidement. L'ombrage à court terme des systèmes solaires à travers la formation des nuages ​​est un facteur important. Les conditions météorologiques à long terme, comme un brouillard élevé dans la vallée, des jours de beau temps ou une couverture nuageuse stable et dense, peuvent être calculées de façon fiable. Les problèmes sont les jours où les nuages ​​changent rapidement. SkyCam est un module basé sur une caméra pour la prévision locale et à court terme de la couverture nuageuse grâce à l'observation du ciel. Avec une telle prédiction, on peut éteindre les générateurs de puissance à court terme, tant que le photovoltaïque peut fournir de l'électricité. Le travail est soutenu par l'Office fédéral de l'énergie (OFEN). Informations sur le projet préliminaire sur http://www.csem.ch/Doc.aspx?id=38485 . Dans ce projet pilote, trois emplacements sont utilisés (Alpnach, Neuchâtel, Berne) avec une caméra fisheye RVB, un pyranomètre et, sur le site de Berne,une caméra infrarouge suit le soleil grâce à des caméras stéréo (base dede 200 m). Les caméras génèrent une photo toutes les 10 secondes, pendant laquelle plusieurs images sont combinées en une image HDR (High Dynamic Range). La vitesse des nuages ​​dans les images est calculée par flou optique. Il est prévu d'utiliser le "deep learning" pour prévoir le rayonnement solaire local ​​pour les prochaines minutes. L'objectif serait de réaliser une prévision pour un horizon temporel maximum de 15 minutes. Les premiers résultats des images de mesure montrent des fluctuations extrêmes en quelques minutes. Une prévision dans la gamme 15min est extrêmement exigeante. Il a également été constaté qu'aucune prévision fiable ne peut être faite sans informations 3D sur la hauteur des nuages. L'idée est de développer un système rentable (coût des caméras 200-300 CHF) avec une manipulation et une installation facile, qui peuvent également être utilisés par des particuliers sur le toit de leur maison. Le CSEM a construit le système complet ici et mis en œuvre les algorithmes de suivi et de prévision de la couverture nuageuse. Le système génère une quantité considérable de données (vue du ciel dans la journée ensoleillée) qui peuvent être utilisées par les partenaires..


Philipp Schmid présentant la démonstration SkyCam.


Démonstration 4: Caméra Plenoptique (Matthias Höchemer)


Les caméras Lightfield ou Plenoptic sont un outil puissant pour l'inspection 3D des surfaces et des pièces. Ces caméras fonctionnent de la même manière que les caméras conventionnelles, à la différence qu'en plus de l'image 2D, elles fournissent simultanément des informations de profondeur calibrées pour chaque pixel de l'image en temps réel. Cela fonctionne par un réseau de microlentilles, qui est monté devant le capteur image, et par un logiciel de reconstruction approprié. Les microlentilles permettent d'imager localement chaque détail de l'objet sur le capteur dans différentes perspectives, ce qui présente un effet multi-stéréo. Graâce à ces perspectives, la position 3D d'un détail d'objet peut alors être rétrocalculée. CSEM est le premier fournisseur de technologie en Suisse à utiliser la technologie Plenoptic , l'a déjà installé industriellement et a développé une connaissance approfondie de l'intégration. Il existe une coopération étroite avec la société Raytrix (DE). Infos sur https://www.raytrix.de


C'était peut-être la démonstration la plus impressionnante pour moi. Ces caméras sont très peu connues et la société Raytrix serait la seule à les produire pour des applications industrielles et grand public. En principe, il s'agit d'une caméra ordinaire (CMOS et plus rarement CCD) avec une lentille. Mais la puce du capteur est précédée d'un réseau de microlentilles avec des milliers de lentilles. Chaque pixel a des microlentilles avec différentes longueurs focales dans son voisinage, ce qui donne des informations multi-stéréo locales. Cela entraîne pratiquement des milliers de micro-caméras. Un point d'objet est détecté par environ 4 à 7 micro-caméras, ce qui permet une vision multi-stéréo et avec peu d'occlusion. Ces types de caméras fournissent des images ciblées avec environ six fois la profondeur de champ. Le traitement est en temps réel basé sur de puissantes cartes graphiques. Il fournira une image 2D "total focus" ainsi qu'une image de profondeur (3D). Les images traitées ont une résolution environ 4 fois plus petite que la résolution native de la caméra. La façon dont les informations 3D sont produites est un secret de Raytrix (breveté). Les résultats que nous avons observés présentaient plusieurs lacunes, mais pas très importantes, sans mesure 3D. Ces caméras sont destinées aux petits objets (nous avons vu des pièces industrielles de moins de 1dm3), bien qu'une application avec de petites plantes ait été montrée. Il existe différentes configurations de caméras. On nous a montré 3 caméras et aussi un très petit appareil photo avec 40MP. On peut également aller jusqu'à 100MP à la demande du client . On nous a montré comme objets de test de petits spécimens pour une société suisse (diamètre de quelques mm) avec une précision de profondeur (hauteur) supposée d'environ 15 microns à une distance d'environ 1dm de la puce du capteur.


La contribution du CSEM est l'intégration de la caméra, fournissant des outils logiciels pour la mise en service efficace d'une telle caméra. CSEM est le premier partenaire à intégrer les caméras Raytrix en Suisse. Dans un projet CTI, la technologie de mesure 3D a été mise en œuvre avec succès pour un partenaire industriel dans une installation d'essai à grande vitesse.


Pour conclure :


Dans la plupart des démonstrations et en général, le terme «apprentissage en profondeur» a été mentionné (un «battage médiatique» des dernières années dans l'apprentissage automatique et l'IA). En raison du temps limité, tous les détails techniques n'ont pas pu être discutés. Certains points sont donc ajoutés ici:

  • CSEM a développé son expertise Deep Learning en vision industrielle et, après une validation approfondie, a pu transférer la technologie à Cognex via Vidi SA (http://www.cognex.com/products/deep-learning/dl-software).
  • Le Deep Learning est une approche complémentaire lorsque le traitement d'image classique est limité. Un domaine d'application est, par exemple, le contrôle de la qualité dans les «bonnes pièces», qui présentent une variance intrinsèque élevée..
  • Un élément central de la technologie est l'autoencoder, qui reconnaît les caractéristiques des modèles de données dans le processus d'apprentissage non supervisé.



Remerciements


Au nom de tous les participants, je voudrais remercier l'équipe du CSEM pour l'excellent travail et surtout le Dr Alexander Steinecker pour la préparation et ses précieux commentaires et corrections dans cet article, ainsi que Mme Alice Waser-Hurschler pour le soutien logistique.

Zürich, den 27.11.2017
E. Baltsavias, Institut für Geodäsie und Photogrammetrie, ETH Zürich