Projet industriel : détection de défauts sur pièces par IA

IndIA a développé une solution d’intelligence artificielle pour repérer des défauts sur des pièces difficiles à distinguer à l’œil nu. Ce projet de vision industrielle répond à un enjeu concret de contrôle qualité et de cadence.

Le problème : des défauts subtils et une cadence limitée

Le contrôle visuel de ces pièces demandait une attention soutenue. Certains défauts étaient difficiles à percevoir pour l’œil humain, tandis que le temps nécessaire à l’inspection limitait la cadence. Le besoin était de repérer davantage de pièces défaillantes sans ralentir le travail de contrôle.

La solution : localiser les défauts dans l’image

La solution d’IA analyse les images des pièces et localise les zones suspectes à l’échelle du pixel. Elle apporte une aide au contrôle des défauts qui passent facilement inaperçus lors d’une inspection visuelle. La valeur du système tient à sa capacité à signaler les pièces à examiner pendant le contrôle.

Les résultats constatés

Le retour sur ce projet fait état d’une détection plus rapide et plus précise, d’une hausse de la cadence et d’une baisse des pièces défaillantes qui échappaient au contrôle.

Ce qu’il faut examiner pour un projet comparable

Un système de vision industrielle doit être évalué sur les défauts réellement recherchés, les images prises dans les conditions de production et les erreurs que l’entreprise peut accepter. La cadence visée, la façon de signaler les pièces suspectes et la place du contrôle humain comptent autant que le modèle d’IA. Notre page sur l’IA industrielle et le contrôle qualité explique comment cadrer ce type de besoin ; notre guide répond aussi à la question des données nécessaires pour démarrer un projet IA.

Vous souhaitez étudier un contrôle visuel automatisé sur vos pièces ? Présentez-nous le défaut à détecter et les conditions de votre ligne de production.