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Smart Camera contribue à l'éducation et à la formation

"Nous n'apprenons pas pour l'école, nous apprenons pour la vie" : tout le monde a probablement entendu cette sagesse à un moment ou à un autre de sa scolarité et l'a peut-être reconnue en roulant des yeux. Ce que vous ne saviez peut-être pas à l'époque en raison de votre âge : le bachotage ne s'arrête pas à la fin de l'école, de la formation ou des études. Les défis du monde du travail moderne et de l'industrie 4.0 signifient que tant les employeurs que les employés doivent veiller à ce que les connaissances soient formées et conservées - mot clé : apprentissage tout au long de la vie.

La qualité des mesures d'éducation et de formation dépend non seulement du type d'apprentissage individuel, mais aussi du type d'éducation et de formation. Alors que les webinaires, où vous ne faites que regarder et écouter, ont un succès d'apprentissage maximal de 50 %, les bons séminaires peuvent déjà atteindre 70 %. En revanche, le meilleur succès de l'apprentissage est obtenu lorsque le plus grand nombre possible de canaux sensoriels sont activés. Cela inclut également l'haptique ou lorsque l'apprenant utilise lui-même quelque chose. Cette dernière peut conduire à un succès d'apprentissage allant jusqu'à 90%.

C'est également l'idée qui sous-tend le projet KoBeLU, financé par le ministère fédéral de l'éducation et de la recherche et prévu pour une durée de trois ans. Le projet lui-même est soutenu par des représentants renommés de l'industrie et de la science, tels que Audi AG, Mahle International GmbH, l'université de Munich et l'université de Tübingen. KoBeLU est l'acronyme d'environnement d'apprentissage contextuel, c'est-à-dire qu'il devrait être possible de travailler sur une unité d'apprentissage de manière interactive sur une station, qui projette des informations adaptées individuellement directement dans l'espace de travail en fonction de la personne qui y travaille. Par exemple, si un composant est touché, l'apprenant voit ses propriétés et l'endroit où il doit être soudé. Cette approche ludique, également appelée gamification, a pour but de fournir une motivation supplémentaire. La combinaison de la projection interactive, de la commande gestuelle, de la reconnaissance des émotions ou du stress - en tenant compte de la protection des données - ainsi que de l'orientation vers l'action et d'une approche ludique vise également à rendre les contenus d'apprentissage réellement "saisissables".

Il était évident que les partenaires du projet ont cherché la mise en œuvre technique dans le monde des jeux vidéo et ont trouvé un candidat approprié dans le Kinect de Microsoft. Le Kinect est une caméra 3D qui est utilisée dans la console de jeu Xbox pour le contrôle sans contact. Le Kinect capture le joueur de sorte que celui-ci interagit avec le jeu non seulement par le biais d'une manette, mais aussi complètement par lui-même.

Les premiers tests avec le Kinect étaient prometteurs et ont fonctionné dans de nombreux scénarios, mais il s'est rapidement avéré que la résolution 2D du Kinect (320 × 240 pixels) était tout simplement trop faible pour les tâches d'assemblage, par exemple. Même la résolution de 512 × 424 pixels de la deuxième génération de Kinect a été jugée trop faible.

Les développeurs se sont donc mis à la recherche de solutions possibles. Des caméras 3D du secteur du traitement d'image industriel avec des résolutions plus élevées ont été testées, mais elles étaient beaucoup trop compliquées par rapport à l'API de la Kinect. Lors de la visite d'un salon professionnel, les représentants du projet ont découvert la caméra intelligente mvBlueGEMINI avec le logiciel d'inspection mvIMPACT Configuration Studio (mvIMPACT-CS en abrégé) de MATRIX VISION. Bien qu'il s'agisse d'une caméra industrielle 2D, les outils basés sur un assistant et la résolution de 1280 x 1024 pixels permettaient de compléter la caméra 3D existante par une caméra 2D supplémentaire de plus haute résolution. Après tout, vérifier si un participant à la formation et au perfectionnement a soudé un composant au bon endroit, pour rester dans l'exemple, n'est rien d'autre qu'une inspection et donc le territoire des mvBlueGEMINI et mvIMPACT-CS.

L'inclusion de la mvBlueGEMINI offrait plusieurs avantages. Il a été conçu pour permettre à quiconque de créer des inspections, sans aucune connaissance préalable en programmation ou en traitement d'images. À cette fin, un nombre précis d'"outils" ont été définis, qui décrivent l'objectif de l'application respective et utilisent le langage d'un utilisateur. Des assistants intégrés aux outils permettent ensuite d'évaluer automatiquement la scène en cours de capture par la caméra intelligente et de sélectionner les algorithmes et, le cas échéant, les filtres appropriés. Cela permet à un plus grand nombre de personnes de créer ou d'adapter des unités d'apprentissage pour l'environnement d'apprentissage. Un autre avantage de mvBlueGEMINI est son approche basée sur le web. Cela signifie que la Smart Camera est accessible dans le monde entier et que les environnements d'apprentissage peuvent donc être enregistrés dans le monde entier. Cette solution est idéale pour les grandes entreprises qui souhaitent, par exemple, contrôler leurs mesures de formation continue de manière centralisée.

L'intégration de la Smart Camera bat son plein et progresse rapidement. Le logiciel intuitif et facile à apprendre a également renforcé la décision des développeurs d'utiliser la solution MATRIX VISION. Il s'agit maintenant d'équiper l'environnement d'apprentissage des fonctionnalités requises et de le remplir du contenu nécessaire d'ici la fin du projet en 2019. KoBeLU sera principalement utilisé pour les stagiaires d'Audi et de Mahle. Toutefois, l'environnement d'apprentissage sera également proposé aux entreprises externes. Un autre domaine d'application possible en dehors de l'industrie est celui des établissements de soins. L'idée est que l'environnement d'apprentissage serve de compagnon interactif pendant la cuisson.