Le guide ultime des types de codeurs : Du contrôle du mouvement à l'apprentissage automatique

Introduction : Que sont les codeurs et pourquoi en avez-vous besoin ?

La technologie moderne est une danse complexe où la précision est la clé. Qu'il s'agisse des bras robotisés qui assemblent les smartphones ou des algorithmes qui vous disent quoi acheter ensuite, la capacité de percevoir, d'interpréter et d'agir sur les données de manière réactive est ce qui fait la différence entre le succès et l'échec. L'unité centrale de cette précision est le codeur. Essentiellement, un encodeur est un dispositif, un capteur ou un algorithme qui modifie le format de l'information d'une chose à une autre. Cette définition est imprécise, mais elle est appliquée d'une manière très spécifique et très forte.

Au sens physique de l'ingénierie et de l'automatisation, un codeur est un composant électromécanique qui convertit un mouvement mécanique, par exemple un axe dans un système d'automatisation tel que la rotation d'un arbre de moteur, ou le mouvement linéaire d'un composant, en un signal électrique. Le signal fournit des informations en retour sur la position, la vitesse, la direction ou le nombre de l'arbre, ce qui permet aux machines de fonctionner de manière très contrôlée et précise. Le bon fonctionnement des machines à commande numérique, l'automatisation des convoyeurs et des robots complexes n'auraient pas été possibles sans l'utilisation d'encodeurs. Ils jouent un rôle essentiel dans les machines contemporaines, car ils constituent les organes sensoriels qui contrôlent les activités intelligentes dans différentes applications et dans différentes conditions d'environnement.

Dans le contexte numérique de la science des données et de l'apprentissage automatique, l'algorithme de conversion des données (c'est-à-dire des variables catégorielles, par exemple rouge, vert, bleu) en une représentation numérique qui peut être lue et analysée par des modèles d'apprentissage automatique est appelé encodeur. Cette transformation est un principe essentiel pour préparer les données à être analysées, ce qui permet aux algorithmes de voir certains modèles et de faire des prédictions.

La connaissance des différentes variétés de codeurs n'est donc pas simplement théorique. Il s'agit d'un besoin essentiel pour les ingénieurs, les scientifiques, les développeurs et les intégrateurs de systèmes. Le type de codeur, qu'il s'agisse d'un dispositif réel utilisé avec un moteur ou d'une méthode logicielle utilisée avec un ensemble de données, a une influence directe sur les performances, la fiabilité et l'efficacité du système. Ce guide couvrira le microcosme du paysage des codeurs, démystifiera les technologies utilisées et vous permettra de prendre des décisions éclairées sur l'application de votre choix.

Les différents types de codeurs : Vue d'ensemble et principales différences

Le monde des codeurs est fondamentalement divisé en deux univers différents : les codeurs pour la science des données et les codeurs physiques qui mesurent le mouvement. Leurs formes sont dissemblables et leurs fonctions absolument différentes, même s'il se trouve qu'ils partagent un nom et un principe central comme la conversion.

Les codeurs physiques sont des codeurs matériels censés mesurer les mouvements. Ce sont les sens qui servent de retour d'information dans des milliers de machines automatisées. La principale différence dans ce groupe concerne le type de mouvement qu'ils calculent :

• Encodeurs rotatifs : L'objectif de ces dispositifs est de mesurer les mouvements de rotation. Ils s'appuient sur un disque rotatif, par exemple un arbre de moteur, et produisent un signal de sortie lié à la position angulaire ou à la vitesse de l'arbre. En pratique, on les trouve partout dans le contrôle de la rotation.
• Encodeurs linéaires : Les codeurs linéaires, au contraire, mesurent les mouvements linéaires. Ils se composent d'un transducteur (ou tête de lecture) et d'une règle qui mesure la position relative en tant que mouvement sur une distance donnée. Ils jouent un rôle très important dans les machines-outils, les imprimantes 3D et les machines à mesurer tridimensionnelles (MMT).

Encodeurs de la science des données Processus algorithmiques utilisés dans le prétraitement des données dans le cadre d'un flux de travail d'apprentissage automatique. Ils visent à transformer les données non numériques en une représentation numérique, dans laquelle des modèles mathématiques peuvent être appliqués. Les plus importants sont :

• Encodeurs catégoriels : Ces algorithmes utilisent des variables qui sont catégoriques. Les exemples typiques de codage sont le codage One-Hot ou le codage où une valeur binaire est introduite par colonne pour chaque classification et le codage par étiquette où chaque classification se voit attribuer un code distinct. La sélection d'une technique est basée sur la nature des données et les besoins du modèle d'apprentissage automatique.
• Apprentissage des caractéristiques Encodeurs (par exemple, autoencodeurs) : Encodeurs à apprentissage de caractéristiques (par exemple, autoencodeurs) : Il s'agit d'une construction de réseau neuronal plus avancée qui cherche à trouver des représentations compressées efficaces des données. Un autoencodeur comprend un encodeur qui transforme les quantités d'entrée en un espace latent de faible dimension et un décodeur qui reconstruit les quantités d'origine dans l'espace d'entrée par le biais d'une transduction de la relation comprimée entre les quantités d'entrée et la représentation comprimée. Ils peuvent être appliqués à des tâches telles que la réduction de la dimensionnalité, l'extraction de caractéristiques et la détection d'anomalies.

Reconnaître le concept à ce niveau de division est l'étape initiale. Dans le cas de l'ingénieur, les options se situent entre différents degrés de capteurs physiques en termes de mouvement, de technologie et de sortie. Pour les scientifiques des données, le principal dilemme est de savoir quel algorithme servira la représentation la plus adéquate de leurs données à partir d'un modèle.

Codeurs rotatifs : La solution la plus courante en matière de contrôle du mouvement

En matière de contrôle des mouvements, aucun dispositif n'est en définitive plus fondamental ou n'a une plus grande portée qu'un codeur rotatif. Son application est importante : elle permet de connaître en temps réel la position angulaire, la vitesse et la direction d'un arbre en rotation. Il s'agit de l'élément central de tout système de contrôle en boucle fermée, car il permet à une machine d'adapter dynamiquement son fonctionnement afin d'obtenir des paramètres exacts. Qu'il s'agisse des micro-mouvements d'un bras robotisé ou de la vitesse supérieure à la moyenne d'une machine d'emballage, le codeur rotatif est essentiel à l'exécution sans faille des commandes.

Les codeurs rotatifs utilisés dans l'automatisation et la robotique sont trop essentiels pour être sous-estimés. Ils permettent au système de commande d'un moteur de s'assurer que l'arbre a atteint le bon angle, que la vitesse de rotation est optimale et qu'il se dirige dans la bonne direction. C'est ce qui est nécessaire dans l'automatisation pour garantir la répétabilité, la précision et la sécurité. Les systèmes dépourvus de cette réponse efficace devraient fonctionner en “boucle ouverte”, c'est-à-dire estimer que leurs commandes ont été suivies, ce qui est irréalisable dans tout système de haute précision.

Codeurs absolus ou incrémentaux : Lequel correspond à vos besoins ?

Dans la catégorie des codeurs rotatifs (et linéaires), l'une des différences les plus significatives est peut-être celle entre codeurs absolus et codeurs incrémentaux. Le choix de l'un ou de l'autre dépend essentiellement de la nécessité d'obtenir des informations sur la position, en particulier du démarrage du système et de la perte de puissance.

Les codeurs incrémentaux sont les chevaux de bataille de nombreux systèmes de contrôle des mouvements. Ils fonctionnent grâce à une série d'impulsions produites en continu lorsque l'arbre tourne. Ils possèdent généralement deux canaux de sortie (A et B), déphasés de 90, qui permettent au système de contrôle de décider du sens de rotation. Ces impulsions peuvent également être appelées nombre d'impulsions et, en les mesurant, le système peut déduire les positions relatives et la vitesse. Mais un codeur incrémental peut se dire qu'il s'est déplacé et jusqu'où ; il ne sait pas où il se trouve. Par conséquent, dans ces applications, au démarrage ou à la suite d'une perte de puissance, le système devra suivre une procédure de “localisation”, c'est-à-dire un mouvement vers un point de référence de départ connu ou un interrupteur de fin de course afin d'atteindre une position de référence zéro.

• Idéal pour : Les applications nécessitant un contrôle de la vitesse et une mesure modérée de la longueur, ainsi que les applications dans lesquelles une séquence d'orientation peut être tolérée. Ils sont en grande partie moins coûteux et moins complexes à construire.

Les codeurs absolus, quant à eux, offrent un code numérique distinctif à chacune des positions de l'arbre. L'alimentation peut être coupée et rétablie, et lorsqu'elle revient, le codeur retrouve sa position réelle sans avoir à se réinitialiser à un point de référence. Cela se fait au moyen d'un disque avec des motifs individuels représentant chacune des positions. Même le nombre de tours complets peut être contrôlé par les codeurs absolus multitours, ce qui les rend adaptés aux travaux de positionnement détaillés.

• Idéal pour : Les codeurs absolus offrent un code numérique distinctif pour chacune des positions des arbres. L'alimentation peut être coupée et rétablie, et lorsqu'elle revient, elle ramène le codeur à sa position réelle sans qu'il ait à se réinitialiser à un point de référence. Cela se fait au moyen d'un disque avec des motifs individuels représentant chacune des positions. Même le nombre de tours complets peut être contrôlé par les codeurs absolus multitours, ce qui les rend adaptés aux travaux de positionnement détaillés.

Technologies des codeurs : Optique, magnétique et mécanique

Un deuxième détail important qui détermine les performances, la durabilité et l'adéquation d'un codeur dans un environnement particulier est la technologie interne utilisée pour détecter le mouvement, comme dans le cas des codeurs rotatifs optiques. Il existe trois types de technologies : optique, magnétique et mécanique.

Les codeurs les plus répandus et les plus populaires sont appelés codeurs optiques et se caractérisent par une résolution et une précision élevées. Ils sont activés par une lumière LED qui traverse un disque pré-gravé (le disque de code) avec un motif de lignes transparentes et opaques. Ce motif est lu par un capteur optique situé sur la face opposée et converti en un signal électrique numérique.

• Avantages : Il s'agit de l'instrument le plus précis et le plus résolu qui soit. Ils constituent la référence dans l'industrie lorsque des applications de haute précision sont requises, comme dans le traitement des semi-conducteurs et la métrologie de haute précision.
• Limites : Les optiques internes peuvent être sensibles aux chocs, aux vibrations et aux contaminants, ce qui peut entraîner une obstruction du trajet de la lumière (poussière ou huile) et donc des erreurs de signal, en particulier dans les environnements exigeants.

Les codeurs magnétiques sont plus robustes et plus durables. Ils sont basés sur un rotor magnétisé (et une série de pôles magnétiques, qui sont détectés par des capteurs magnétiques (à effet Hall ou magnétorésistifs normalement). Le rotor tourne et les capteurs observent ce changement du champ magnétique et produisent un signal.

• Avantages : Très résistants aux chocs, aux vibrations, à l'humidité et à la poussière. Leur aspect physique durable leur permet d'être utilisés dans des environnements difficiles tels que les aciéries, les équipements de construction et les lavages.
• Limites : Bien que les codeurs magnétiques modernes soient beaucoup plus performants, leur résolution et leur précision sont inférieures à celles des codeurs optiques.

Les codeurs mécaniques (également appelés codeurs à contact) sont les plus simples et les plus élémentaires. Ils s'appuient sur un couple de contacts physiques et de traces conductrices sur un circuit imprimé pour obtenir la position. L'arbre tourne et les contacts suivent les traces à travers le circuit, ouvrant et fermant un circuit pour former un signal codé.

• Avantages : Faible coût et conception simple.
• Limites : Ils sont sensibles à l'usure mécanique, car ils sont physiquement en contact, d'où leur courte durée de vie et leur faible fiabilité. Ils souffrent également d'un rebond de contact et d'une résolution très faible, et ne conviennent pas à la commande de mouvement de précision.

Choisir le bon codeur pour votre application

Le choix du codeur idéal nécessite une évaluation systématique des besoins spécifiques de votre application. Au-delà des types de base, vous devez tenir compte de plusieurs paramètres de performance clés pour garantir une fonctionnalité et une longévité optimales.

Voici les facteurs pratiques qui guideront votre processus de sélection :

1. Résolution : Il s'agit du nombre de points de mesure par tour (pour les codeurs rotatifs) ou par unité de longueur (pour les codeurs linéaires). Elle est souvent spécifiée en impulsions par tour (PPR) pour les codeurs incrémentaux ou en bits pour les codeurs absolus (par exemple, un codeur de 12 bits a 2^12 ou 4 096 positions uniques). Une résolution plus élevée permet un contrôle plus précis, mais n'est pas toujours nécessaire et peut augmenter le coût.
2. Précision : À ne pas confondre avec la résolution, la précision se réfère à la proximité de la sortie du codeur par rapport à la position physique réelle. Un codeur à haute résolution n'est pas nécessairement très précis. La précision est essentielle pour les applications de métrologie et de positionnement de précision.
3. Environnement : Tenez compte des conditions d'utilisation. Le codeur sera-t-il exposé à la poussière, à l'humidité, à des températures extrêmes, à des chocs importants ou à des vibrations ? Un codeur magnétique est mieux adapté à un sol d'usine sale et soumis à de fortes vibrations, tandis qu'un codeur optique excellera dans un environnement propre et contrôlé.
4. Vitesse (RPM) : Le codeur doit pouvoir gérer la vitesse de rotation maximale de l'arbre de votre application sans perdre d'impulsions ni générer d'erreurs.
5. Exigences physiques et de montage : Assurez-vous que les dimensions physiques du codeur, la taille de l'arbre (ou la taille de l'alésage pour les codeurs à arbre creux) et le schéma de montage sont adaptés à votre conception mécanique.
6. Type de sortie : La sortie électrique (par exemple, HTL, TTL, collecteur ouvert) doit être compatible avec votre système de contrôle (PLC, contrôleur de mouvement, etc.).

Tableau d'aperçu de la sélection des codeurs

Comment les capteurs rotatifs sont utilisés dans la robotique et l'automatisation

Dans les domaines de la robotique et de l'automatisation industrielle, les codeurs rotatifs jouent non seulement un rôle de facilitateur, mais aussi un rôle de positionnement précis et de précision. Les machines complexes sont capables d'effectuer des tâches d'une répétabilité et d'une précision surhumaines grâce à leur capacité à fournir un retour d'information précis en temps réel.

En robotique industrielle, chacune des articulations d'un bras robotisé à plusieurs axes est équipée d'un codeur absolu de haute précision. Lorsque le contrôleur installé sur le robot ordonne à l'articulation de fonctionner dans un angle particulier, le codeur fournit un retour d'information permettant de vérifier que l'articulation a atteint cet angle particulier. Ce contrôle en retour et cette boucle fermée permettent au bras de suivre une trajectoire programmée qui peut atteindre une précision de l'ordre du millimètre, nécessaire dans les applications de soudage, de peinture et de prise et mise en place. La nature absolue des encodeurs signifie également que le robot connaît toujours sa position, de sorte que même en cas d'arrêt total, les séquences de réétalonnage ne seraient pas longues et très probablement dangereuses.

Les codeurs rotatifs constituent l'épine dorsale de nombreux processus industriels. Les codeurs incrémentaux sont fixés aux moteurs des bandes transporteuses et des machines de remplissage sur une ligne d'embouteillage à grande vitesse. Ils fournissent un retour d'information sur la vitesse afin que les bandes fonctionnent à une vitesse absolument synchronisée, attrapant les bouteilles et évitant les bourrages ou les déversements. Sur les machines à commande numérique, les servomoteurs utilisés pour déplacer les axes X, Y et Z sont équipés de codeurs qui positionnent l'outil de coupe avec une extrême précision, ce qui permet à la machine de découper des formes complexes avec des tolérances très serrées.

Types de codeurs dans la science des données et l'apprentissage automatique

Transposés au domaine numérique, les encodeurs dans le domaine de la science des données sont utilisés à peu près dans le même but : convertir l'information en une forme avec laquelle un système peut interagir. Le système ou l'algorithme de travail est ici un algorithme d'apprentissage automatique et le langage est celui des mathématiques. De nombreux modèles d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire et les réseaux neuronaux, utilisent des chiffres comme données. Il est possible que l'ensemble des données comporte des caractéristiques catégorielles, c'est-à-dire qu'il s'agira soit du type de produit, soit de l'emplacement géographique du client, soit des réponses à l'enquête ; le modèle ne peut alors pas être formé tant qu'il n'est pas codé en nombres.

L'objectif principal de la procédure d'encodage des variables catégorielles est de produire une valeur numérique qui conserve l'information contenue dans les catégories initiales sans perturber l'algorithme. Les deux méthodes les plus courantes sont les suivantes :

• Codage des étiquettes : Le codage des étiquettes permet de coder chaque catégorie avec un nombre entier unique. Par exemple, Rouge, Vert et Bleu pourraient être remplacés par 0, 1 et 2. C'est facile, mais cela peut aussi poser des problèmes. Lorsque ces nombres sont introduits dans un modèle, ils peuvent alors commettre l'erreur de supposer qu'il existe une relation ordinale (par exemple, que Bleu > Vert > Rouge) alors que ce n'est pas le cas. Cette méthode est surtout utilisée avec les variables qui ont un ordre naturel (par exemple, faible, moyen, élevé).
• Encodage à chaud (One-Hot Encoding) : Il s'agit de la méthode la plus sûre et la plus populaire pour les variables catégorielles nominales (non ordonnées). Elle transforme une colonne catégorielle en plusieurs nouvelles colonnes binaires, une colonne par catégorie. Pour une observation individuelle, une colonne représentant sa catégorie est codée par 1, et les autres par 0. Cette méthode ne pose pas le problème de l'ordre suggéré, mais un grand ensemble de valeurs (haute dimensionnalité) sera produit si la variable comprend de nombreuses catégories.

Outre le simple codage catégoriel, les autoencodeurs constituent une extension de cette notion de codage vers l'extraction de caractéristiques et la réduction de la dimensionnalité. Ils constituent une instance d'un réseau neuronal non supervisé, qui est entraîné à recréer son entrée. Le module d'encodage du réseau est ensuite entraîné à réduire la représentation à une faible dimensionnalité et donc à capturer les aspects les plus importants des données. Cette représentation codée peut ensuite être introduite dans d'autres modèles d'apprentissage automatique, ce qui permet d'améliorer les performances et d'accélérer la formation.

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