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Plan du cours
Introduction à l'Industrial Computer Vision
- Aperçu des systèmes de vision par ordinateur dans la fabrication
- Défauts typiques : fissures, rayures, décalages, composants manquants
- IA contre les inspections visuelles basées sur des règles traditionnelles
Acquisition et Prétraitement d'Images
- Types de caméras et paramètres de capture d'images
- Réduction du bruit, amélioration du contraste et normalisation
- Augmentation des données pour la robustesse de l'apprentissage
Techniques de Détection d'Objets et de Segmentation
- Approches classiques (seuillage, détection de contours, contours)
- Méthodes d'apprentissage profond : CNNs, U-Net, YOLO
- Choix entre la détection, la classification et la segmentation
Développement du Modèle de Détection des Défauts
- Préparation de jeux de données annotés
- Formation de classifieurs et segmenteurs de défauts
- Évaluation du modèle : précision, rappel, score F1
Mise en œuvre dans les Environnements Industriels
- Considérations matérielles : GPUs, appareils de bord, PCs industriels
- Architecture du pipeline d'inspection en temps réel
- Intégration avec les PLC et les systèmes d'automatisation de la production
Ajustement des Performances et Maintenance
- Gestion des conditions lumineuses changeantes et de production
- Réentraînement du modèle et apprentissage continu
- Intégration des alertes, des journaux et des rapports de qualité
Études de Cas et Applications par Domaine
- Détection de défauts dans l'assemblage automobile et la soudure
- Inspection des surfaces dans les électroniques et semi-conducteurs
- Vérification des étiquettes et emballages dans le secteur pharmaceutique et alimentaire
Résumé et Étapes Suivantes
Pré requis
- Expérience avec les concepts d'apprentissage automatique ou de vision par ordinateur
- Familiarité avec la programmation Python
- Compréhension de base des contrôles de qualité ou de l'automatisation industrielle
Public cible
- Équipes de contrôle qualité (QA)
- Ingénieurs d'automatisation
- Développeurs de vision par ordinateur
14 Heures