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Plan du cours

Introduction à l'IA dans le contrôle qualité

  • Aperçu de l'IA dans les processus qualité de la fabrication
  • Applications dans l'inspection, la détection des défauts et la conformité
  • Avantages et limites de l'IA dans l'assurance qualité

Collecte et préparation des données qualité

  • Types de données utilisés en assurance qualité (images, capteurs, journaux de production)
  • Étiquetage des ensembles de données visuelles avec LabelImg
  • Stockage et structure des données pour l'entraînement des modèles

Introduction à la vision par ordinateur pour l'assurance qualité

  • Bases du traitement d'images avec OpenCV
  • Techniques de prétraitement pour les images industrielles
  • Extraction des caractéristiques visuelles pour l'analyse

Apprentissage automatique pour la détection d'anomalies

  • Entraînement de classificateurs simples pour la détection des défauts
  • Utilisation des réseaux de neurones convolutifs (CNN)
  • Apprentissage non supervisé pour l'identification des anomalies

Prévision du rendement avec des modèles d'IA

  • Introduction aux techniques de régression
  • Construction de modèles pour prévoir les rendements de production
  • Évaluation et amélioration de la précision des prédictions

Intégration de l'IA avec les systèmes de production

  • Options de déploiement pour les modèles d'inspection
  • IA edge (en périphérie) vs analyse basée sur le cloud
  • Automatisation des alertes et des rapports qualité

Étude de cas pratique et projet final

  • Développement d'un prototype d'inspection IA de bout en bout
  • Entraînement et test avec des ensembles de données QA exemples
  • Présentation d'une solution de contrôle qualité IA fonctionnelle

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des processus de fabrication ou de contrôle qualité de base
  • Familiarité avec les tableurs ou les formulaires numériques pour les rapports
  • Intérêt pour les méthodes de contrôle qualité basées sur les données

Public cible

  • Spécialistes de l'assurance qualité
  • Chefs de production
 21 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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