Formation Vision industrielle par IA : Détection de défauts et inspection visuelle

Introduction à la vision par ordinateur industrielle

• Vue d'ensemble des systèmes de vision machine dans la fabrication
• Défauts typiques : fissures, rayures, décalages, composants manquants
• IA vs inspection visuelle traditionnelle basée sur des règles

Acquisition et prétraitement d'images

• Types de caméras et paramètres de capture d'image
• Réduction du bruit, amélioration du contraste et normalisation
• Augmentation des données pour la robustesse de l'entraînement

Techniques de détection et de segmentation d'objets

• Approches classiques (seuil, détection de bords, contours)
• Méthodes d'apprentissage profond : CNN, U-Net, YOLO
• Choisir entre détection, classification et segmentation

Développement de modèles de détection de défauts

• Préparation de jeux de données annotées
• Entraînement de classifieurs et de segmenteurs de défauts
• Évaluation du modèle : précision, rappel, score F1

Déploiement dans les milieux industriels

• Considérations matérielles : GPU, dispositifs edge, PC industriels
• Architecture du pipeline d'inspection en temps réel
• Intégration avec les API et les systèmes d'automatisation d'usine

Optimisation des performances et maintenance

• Gestion des changements d'éclairage et des conditions de production
• Réentraînement des modèles et apprentissage continu
• Intégration des alertes, des journaux et des rapports de contrôle qualité

Études de cas et applications sectorielles

• Détection de défauts dans l'assemblage automobile et la soudure
• Inspection de surface dans l'électronique et les semi-conducteurs
• Vérification des étiquettes et de l'emballage dans les secteurs pharmaceutique et alimentaire

Résumé et prochaines étapes