Plan du cours

Introduction à l'IA dans le Contrôle de Qualité

  • Aperçu de l'IA dans les processus de qualité de fabrication
  • Applications dans la inspection, la détection des défauts et la conformité
  • Avantages et limites du contrôle de qualité piloté par IA

Collecte et Préparation des Données de Qualité

  • Types de données utilisés en QA (images, capteurs, journaux de production)
  • Annotation de jeux de données visuels avec LabelImg
  • Stockage et structure des données pour l'entraînement des modèles

Introduction à Computer Vision pour la QA

  • Notions de base du traitement d'image avec OpenCV
  • Techniques de prétraitement pour les images industrielles
  • Extraction des caractéristiques visuelles pour l'analyse

Machine Learning pour la Détection des Anomalies

  • Entraînement de classifieurs simples pour la détection des défauts
  • Utilisation de réseaux neuronaux convolutifs (CNN)
  • Apprentissage non supervisé pour l'identification d'anomalies

Yield Forecasting avec les Modèles IA

  • Introduction aux techniques de régression
  • Construction de modèles pour prédire le rendement de production
  • Évaluation et amélioration de la précision des prédictions

Intégration de l'IA avec les Systèmes de Production

  • Options de déploiement pour les modèles d'inspection
  • Edge AI vs. analyse basée sur le cloud
  • Automatisation des alertes et rapports qualité

Étude de Cas Pratique et Projet Final

  • Développement d'un prototype d'inspection IA end-to-end
  • Entraînement et test avec des jeux de données QA échantillonnés
  • Présentation d'une solution de contrôle qualité AI fonctionnelle

Résumé et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des processus de fabrication ou de contrôle de qualité de base
  • Familiarité avec les tableurs ou les formulaires numériques de rapports
  • Intérêt pour les méthodes de contrôle de qualité basées sur les données

Public cible

  • Spécialistes du contrôle de qualité
  • Responsables de production
 21 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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