Contrôle qualité avec intelligence artificielle
Nul besoin de programmer la qualité, vous pouvez l'enseigner.
Ça semble si simple – avec un petit effort et du training, un réseau neuronal apprend à identifier les exigences de qualité. Les rayures, fissures, défauts de forme et autres imperfections des objets sont détectés de manière fiable et sans fatigue. Il est ensuite possible de trier les produits respectifs avant qu'ils n'aillent chez le client ou qu'ils ne soient transformés.
Il ne fait aucun doute qu'un contrôle qualité automatisé basé sur l'image et utilisant l'intelligence artificielle présente de nombreux avantages par rapport aux contrôles manuels effectués par l'homme ou même aux approches classiques de vision industrielle basées sur des règles prédéfinies. Cependant, on constate encore un manque d'expérience et d'acceptation de la technologie de la vision IA dans l'industrie et parmi les utilisateurs. Mais c'est précisément, parce que les méthodes d'IA opèrent tout à fait différemment des approches basées sur des règles, qu'elles permettent le développement de nouveaux outils pour le traitement d'images utilisables bien plus intuitivement. Ainsi, les exigences humaines de qualité peuvent être transférées à des systèmes de traitement d'images à base d’IA par l'apprentissage machine, afin d’optimiser et automatiser les process.
Dans notre article technique, "Contrôle qualité avec vision IA", découvrez comment les méthodes de l’IA, différentes mais avantageuses et tournées vers l'avenir, peuvent être utilisées dans le contrôle qualité. Par tous et déjà aujourd'hui !