Détection IA : apprentissage automatique/vision par ordinateur pour la détection des défauts visuels

Regardez comment fonctionne l’inspection visuelle de l’IA. En savoir plus sur l’IA. L’inspection visuelle des défauts basée sur l’apprentissage automatique et la technologie de vision par ordinateur est utilisée pour l’évaluation des défauts et des discordances. Il peut être utilisé dans la vente au détail, la fabrication, l’inspection des bagages dans les aéroports, l’industrie alimentaire, la médecine et d’autres industries. Voyons comment fonctionne l’inspection de l’IA ! Les dernières avancées en vision par ordinateur permettent d’utiliser des techniques avancées d’apprentissage en profondeur pour l’inspection visuelle. Les images capturées par la caméra sont traitées par un réseau de neurones entraîné à détecter et localiser les défauts. Une fois que le système d’inspection visuelle a déterminé le problème, il entreprendra des actions prédéfinies, telles que l’envoi de notifications ou l’exécution d’autres actions. Quelles sont les possibilités de l’inspection visuelle de l’IA pour les entreprises ? Supposons que nous produisions de l’huile de tournesol. Même pendant le processus de production, la bouteille peut être endommagée, ce qui peut entraîner des coûts supplémentaires et des problèmes pendant le transport. Par conséquent, l’inspection visuelle basée sur le modèle de vision par ordinateur détectera la non-concordance et nous en informera en temps réel afin que l’objet défectueux puisse être éliminé avant qu’il n’atteigne l’étape d’emballage final. Autre exemple : différentes zones de travail d’une usine obligent les travailleurs à porter certains équipements. Tels que des casques, des gants ou des bottes. Le réseau neuronal est capable d’analyser le flux de données des caméras de surveillance et d’informer toute personne travaillant dans la zone s’il a enfreint les exigences de cette zone particulière. Que faut-il pour la mise en œuvre de l’inspection de l’IA ? Un réseau de neurones correctement formé peut garantir la haute précision du système de gestion de la qualité. De nombreuses images d’objets différents peuvent être utilisées pour entraîner le réseau. L’architecture du réseau dépend de la tâche : classification d’images, détection d’objets ou segmentation sémantique. Selon la précision avec laquelle nous voulons déterminer le défaut ou la non-concordance, nous définissons la tâche et formons le réseau pour détecter tout écart significatif par rapport à l’apparence “standard”. Notre équipe peut appliquer ces technologies dans vos propres projets. Contactez-nous pour des services de conseil en apprentissage automatique à info@mobidev.biz.