La vision industrielle avec IA associe un système de vision (caméra, optique, éclairage et logiciel) à des algorithmes d’intelligence artificielle capables d’analyser les images et d’identifier des caractéristiques ou des défauts sur les produits.

Contrairement à une approche basée uniquement sur des règles et des seuils définis à l’avance, l’IA peut apprendre à reconnaître des variations d’apparence à partir d’un ensemble d’images représentatives. Elle est notamment utilisée pour des contrôles qualité dont les critères sont difficiles à décrire précisément avec des outils de vision traditionnels.

La vision industrielle classique analyse les images à partir de règles, mesures et critères définis lors de la programmation du système : dimensions, contours, contrastes, présence, position, couleur, etc. 
La vision par IA utilise un modèle entraîné à partir d’images pour reconnaître une caractéristique ou une anomalie. 
Les deux approches peuvent également être combinées dans un même contrôle : l’IA peut par exemple détecter un défaut d’aspect tandis que des outils classiques réalisent un contrôle dimensionnel.

Le choix entre les deux dépend donc principalement de la nature du contrôle, de la variabilité des pièces et des performances attendues.

L’IA peut être pertinente lorsque le défaut recherché est difficile à décrire avec des règles de vision classiques ou lorsque l’apparence des pièces varie naturellement.

Elle peut notamment être envisagée pour des contrôles d’aspect, de présence ou de conformité lorsque les défauts présentent une grande variabilité : différences de texture, formes irrégulières, défauts difficiles à caractériser précisément ou variations d’apparence acceptables.

L’IA n’est toutefois pas nécessaire pour tous les contrôles. Pour une mesure dimensionnelle, une présence/absence ou un contrôle géométrique clairement défini, une solution de vision classique peut être parfaitement adaptée.