Atteindre l’excellence en fabrication grâce aux modèles de reconnaissance d’image pour la détection des défauts de surface

Excelling in manufacturing through image recognition models for surface defect detection.

En moyenne, le coût de la mauvaise qualité des produits pour les industries manufacturières représente environ 20% du chiffre d’affaires total. Le contrôle qualité joue un rôle crucial dans de nombreuses industries et la capacité à détecter et identifier les défauts de surface est d’une importance capitale. Les méthodes traditionnelles d’inspection manuelle, qui reposent sur la perception et le jugement humains, sont souvent insuffisantes en termes de consommation de temps, de subjectivité et d’erreurs humaines.

Cependant, grâce aux avancées de l’intelligence artificielle et des modèles de reconnaissance d’images, il est maintenant possible d’automatiser les processus de détection des défauts de surface avec une plus grande précision et efficacité. Dans ce blog, nous explorerons le concept de l’utilisation des modèles de reconnaissance d’images pour la détection des défauts de surface et discuterons d’un exemple d’utilisation dans l’industrie de l’acier. En décomposant le processus d’inspection en étapes distinctes, nous cherchons à comprendre comment les systèmes alimentés par l’IA peuvent détecter et classifier avec précision les défauts de surface.

Défis de la détection des défauts de surface

Une variété de complications dans la détection des défauts de surface pour des industries telles que la fabrication, l’automobile, l’électronique et le textile peut entraîner des défauts de qualité des produits. La complexité des défauts de fabrication constitue une barrière importante pour les organisations, pouvant entraîner une altération de l’intégrité du produit et une insatisfaction des clients. Les vitesses fulgurantes auxquelles les lignes de production fonctionnent exigent des mécanismes rapides d’identification des défauts, soulignant l’urgence de solutions de détection en temps réel. Certains des principaux obstacles à une détection efficace des défauts sont les suivants :

• Diversité et complexité des défauts : Les processus de fabrication peuvent entraîner une variété de défauts, de tailles et de complexités différentes. Par exemple, dans la fabrication automobile, les défauts peuvent aller des imperfections subtiles de peinture aux anomalies structurelles, ce qui rend la détection et la classification cohérentes difficiles.
• Hautes vitesses de production : Les industries comme l’électronique grand public nécessitent une identification rapide des défauts pour empêcher les articles défectueux d’atteindre le marché. Par exemple, dans l’assemblage de cartes de circuits imprimés, une identification rapide des problèmes de soudure est cruciale pour maintenir la fiabilité du produit et la satisfaction du client.
• Traitement en temps réel : L’industrie pharmaceutique a besoin d’une détection en temps réel pour garantir la sécurité et la conformité des produits. La détection des défauts dans le revêtement des pilules, par exemple, permet d’éviter une altération de la qualité des médicaments et des problèmes réglementaires potentiels.
• Inspection visuelle manuelle : Il s’agit d’examiner les produits à la recherche de défauts de surface et d’irrégularités. En raison du processus manuel, cela peut prendre du temps, en particulier pour de grandes quantités, ce qui entraîne des retards dans les flux de travail. Il est également sujet à des oublis de défauts ou à des erreurs de classification pendant des périodes d’inspection prolongées. L’inspection manuelle dépend fortement de l’expertise individuelle, ce qui peut limiter sa capacité de mise à l’échelle et sa disponibilité.

Avantages de l’utilisation de l’intelligence artificielle

L’inspection visuelle basée sur l’IA offre une solution prometteuse pour surmonter les défis auxquels est confrontée l’inspection visuelle manuelle dans l’industrie manufacturière.

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• En exploitant l’intelligence artificielle et les modèles de reconnaissance d’images, les systèmes basés sur l’IA peuvent fournir une détection cohérente et objective des défauts, réduisant ainsi l’impact de la subjectivité humaine.
• Ces systèmes ont la capacité d’analyser de grandes quantités de données avec une vitesse et une précision remarquables, ce qui se traduit par des réductions significatives du temps d’inspection et une amélioration globale de l’efficacité.
• Les modèles d’IA peuvent être formés pour détecter même des défauts subtils ou difficiles à identifier qui pourraient passer inaperçus par les inspecteurs humains, dépassant ainsi les limites de la perception visuelle humaine et améliorant l’exactitude globale de l’identification des défauts.
• Contrairement aux inspections manuelles qui dépendent fortement des compétences et de l’expertise des inspecteurs individuels, l’inspection visuelle basée sur l’IA ne dépend pas de la compétence individuelle, ce qui la rend évolutive et adaptable à différents scénarios d’inspection.
• Avec l’apprentissage continu et l’amélioration, ces systèmes peuvent évoluer pour gérer des motifs de défauts complexes et offrir un contrôle qualité de plus en plus fiable et efficace.

Trois étapes de la gestion des défauts

Les modèles de détection d’images intègrent la puissance de l’apprentissage profond et d’une structure soigneusement conçue pour accomplir plusieurs tâches avec une grande précision. Il excelle dans les principales étapes de la gestion des défauts : la détection, la classification et la localisation, offrant une solution supérieure par rapport aux méthodes conventionnelles.

En utilisant ces trois étapes de gestion des défauts, les industries peuvent rationaliser leurs processus de contrôle qualité et garantir la prise de mesures correctives efficaces et rapides.

Inspection visuelle pilotée par l’IA de nouvelle génération

Chez Sigmoid, nous avons développé une solution qui exploite des algorithmes d’apprentissage profond de pointe spécialement conçus pour le traitement d’images. Un élément crucial est l’optimisation minutieuse de chaque étape du processus de gestion des défauts, en utilisant des architectures adaptées qui se concentrent sur des aspects spécifiques pour garantir des performances exceptionnelles.

Détection et classification : Les deux premières étapes, la détection et la classification, utilisent une architecture CNN pré-entraînée conçue pour améliorer l’efficacité et l’efficacité de l’extraction des caractéristiques. Ce modèle pré-entraîné a déjà été soumis à une formation approfondie sur un grand ensemble de données, ce qui est particulièrement bénéfique lorsque nous disposons de données limitées spécifiques au cas d’utilisation. Pour garantir encore la robustesse et la fiabilité de notre cadre, différentes techniques d’augmentation sont utilisées, augmentant son efficacité dans les scénarios du monde réel.

Localisation : Cette étape utilise une architecture d’apprentissage profond dédiée spécifiquement à la segmentation sémantique, où l’objectif n’est pas seulement de classifier chaque pixel, mais aussi de délimiter les contours des objets. Elle comprend un chemin d’encodage pour capturer des informations contextuelles et un chemin de décodage symétrique pour récupérer les détails spatiaux. Cette structure aide à capturer à la fois des caractéristiques globales et locales cruciales pour une localisation précise. De plus, chaque type de défaut distinct possède son propre modèle de localisation individualisé, capable d’encapsuler les caractéristiques distinctives inhérentes à ce défaut.

Tout au long de ce processus, notre solution maintient un taux de précision élevé sur les trois étapes de gestion des défauts. Une illustration de notre cadre de solution propriétaire est donnée ci-dessous :

Conclusion

L’utilisation de modèles de reconnaissance d’images pour la détection des défauts de surface marque une nouvelle ère dans le contrôle qualité. Les systèmes alimentés par l’IA offrent une détection cohérente et objective, accélérant le processus et améliorant la précision. Ils identifient les défauts subtils, dépassant les capacités humaines, et sont évolutifs dans divers scénarios. L’adoption de cette technologie permet non seulement de réduire les coûts, mais également d’améliorer la fiabilité du produit et de renforcer la compétitivité, marquant ainsi une avancée significative dans l’efficacité et l’excellence de la fabrication.

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