Formation Vision industrielle par IA : détection des défauts et inspection visuelle

Introduction à la vision industrielle par ordinateur

• Aperçu des systèmes de vision machine dans la fabrication
• Défauts typiques : fissures, rayures, mauvais alignements, composants manquants
• IA par rapport à l’inspection visuelle traditionnelle basée sur des règles

Acquisition d’images et prétraitement

• Types de caméras et paramètres de capture d’images
• Réduction du bruit, amélioration du contraste et normalisation
• Augmentation des données pour la robustesse de l’entraînement

Techniques de détection et de segmentation d’objets

• Approches classiques (seuillage, détection de bords, contours)
• Méthodes d’apprentissage profond : CNN, U-Net, YOLO
• Choix entre détection, classification et segmentation

Développement de modèles de détection de défauts

• Préparation des jeux de données annotées
• Entraînement de classifieurs et de segmenteurs de défauts
• Évaluation des modèles : précision, rappel, score F1

Déploiement dans un environnement industriel

• Considérations matérielles : GPU, appareils edge, PC industriels
• Architecture du pipeline d’inspection en temps réel
• Intégration avec les PLC et les systèmes d’automatisation d’usine

Réglage des performances et maintenance

• Gestion des changements d’éclairage et des conditions de production
• Réentraînement des modèles et apprentissage continu
• Intégration des alertes, de la journalisation et de la rapport qualité

Études de cas et applications sectorielles

• Détection de défauts dans l’assemblage automobile et le soudage
• Inspection de surface dans l’électronique et les semi-conducteurs
• Vérification des étiquettes et de l’emballage dans les secteurs pharmaceutique et alimentaire

Résumé et prochaines étapes