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Plan du cours
Introduction à la vision par ordinateur industrielle
- Aperçu des systèmes de vision machine dans la fabrication
- Défauts typiques : fissures, rayures, désalignements, composants manquants
- IA vs inspection visuelle traditionnelle basée sur des règles
Acquisition d'images et prétraitement
- Types de caméras et paramètres de capture d'image
- Réduction du bruit, amélioration du contraste et normalisation
- Augmentation de données pour renforcer la robustesse
Techniques de détection et de segmentation d'objets
- Approches classiques (seuillage, détection de contours, contours)
- Méthodes d'apprentissage profond : CNNs, U-Net, YOLO
- Choisir entre détection, classification et segmentation
Développement de modèles de détection de défauts
- Préparation de jeux de données annotés
- Formation de classificateurs de défauts et de segmenteurs
- Évaluation des modèles : précision, rappel, score F1
Déploiement dans des environnements industriels
- Considérations matérielles : GPUs, dispositifs edge, PC industriels
- Architecture de pipeline d'inspection en temps réel
- Intégration avec des automates programmables (PLC) et des systèmes d'automatisation d'usine
Optimisation des performances et maintenance
- Gestion des variations d'éclairage et des conditions de production
- Retrainement des modèles et apprentissage continu
- Intégration des alertes, de la journalisation et des rapports QA
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 la pharmacie et l'agroalimentaire
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience avec les concepts d'apprentissage automatique ou de vision par ordinateur
- Familiarité avec la programmation Python
- Compréhension de base du contrôle qualité ou de l'automatisation industrielle
Audience cible
- Équipes QA
- Ingénieurs en automatisation
- Développeurs en vision par ordinateur
14 Heures