Le contrôle qualité est une composante essentielle pour garantir la conformité et la satisfaction des clients dans divers secteurs.
La vision par ordinateur transforme radicalement le contrôle qualité en automatisant l'inspection visuelle des produits. Grâce à l'IA et à l'apprentissage automatique, les systèmes peuvent détecter des défauts avec une précision et une rapidité inégalées par l'œil humain.
Cet article explore les diverses applications de la computer vision dans le contrôle qualité, en détaillant des cas d'usages concrets et les modèles d'IA les plus pertinents.
La computer vision, ou vision par ordinateur, utilise des algorithmes avancés pour permettre aux machines de "voir" et analyser des images ou des vidéos. Dans le cadre du contrôle qualité, cette technologie permet de :
Automatiser les inspections visuelles
Les caméras et les logiciels de computer vision peuvent inspecter des milliers de produits par minute, bien plus rapidement qu'un inspecteur humain.
Améliorer la précision
Les systèmes de computer vision peuvent détecter des défauts de quelques micromètres, assurant une qualité constante et élevée.
Réduire les coûts
L'automatisation des processus de contrôle qualité réduit le besoin en main-d'œuvre et diminue les erreurs coûteuses.
Bien que les applications de la computer vision pour le contrôle qualité soient souvent associées à l'industrie car elle offre de nombreux bénéfices à ce secteur en particulier, il existe de nombreux autres domaines où cette technologie joue un rôle crucial.
Dans le domaine médical, la computer vision est utilisée pour analyser des images radiologiques, détecter des anomalies dans les examens d'IRM ou de scanner, et même pour contrôler la qualité des équipements médicaux.
Cas d'usage : Dans un hôpital, la computer vision analyse les radiographies pulmonaires pour détecter des signes précoces de cancer. Les algorithmes identifient les nodules et les anomalies avec une précision supérieure à celle des examens manuels, aidant les médecins à diagnostiquer et traiter les patients plus rapidement.
Dans le secteur de la construction elle contrôle la qualité des matériaux de construction et vérifie l'exactitude des structures.
Cas d'usage : Sur un chantier de construction, des drones équipés de caméras de vision par ordinateur survolent les bâtiments en cours de construction pour inspecter les structures et détecter des fissures ou des défauts. Les données sont analysées en temps réel, permettant aux ingénieurs de prendre des mesures correctives immédiatement et d'assurer la sécurité et la conformité des structures.
En agriculture, la computer vision aide à évaluer la qualité des récoltes. Les caméras peuvent analyser la couleur, la taille et la forme des fruits et légumes pour déterminer leur maturité et leur qualité, permettant ainsi une triage automatique.
Cas d'usage : Un système de tri automatisé utilise la computer vision pour analyser les pommes sur une ligne de production. Les caméras évaluent la couleur, la taille et la forme de chaque pomme, rejetant celles qui présentent des défauts ou des signes de pourriture, assurant ainsi que seules les pommes de qualité supérieure sont expédiées aux détaillants.
Dans l'industrie manufacturière, la computer vision est utilisée pour inspecter les produits finis et les composants à divers stades de la production. Par exemple, les systèmes de vision peuvent vérifier la qualité des soudures, détecter des fissures ou des défauts de surface sur les pièces métalliques, et s'assurer de l'alignement correct des composants électroniques.
Cas d'usage : Dans une usine de fabrication de smartphones, la computer vision est utilisée pour inspecter chaque écran produit. Les caméras détectent les rayures microscopiques, les pixels morts et les défauts de surface, garantissant que chaque écran répond aux normes de qualité avant d'être assemblé sur les téléphones.
Enfin, dans l'industrie du bois, la vision par ordinateur est utilisée pour inspecter les planches et les poutres afin de détecter des nœuds, des fissures, des déformations et d'autres imperfections. Les caméras haute résolution analysent la surface du bois en temps réel, permettant de trier automatiquement les pièces de bois en fonction de leur qualité et de leur utilisation optimale, assurant ainsi des produits finis de haute qualité.
Cas d'usage : Nous vous invitons à découvrir l'une de nos références, où il a été question d'automatiser le contrôle qualité pour valoriser les ressources : Exploiter la vision par ordinateur pour analyser en flux la qualité de billes de bois.
Plusieurs modèles d'intelligence artificielle sont couramment utilisés pour le contrôle qualité grâce à la computer vision :
Les CNN sont idéaux pour analyser des images et détecter des motifs complexes. Ils sont utilisés pour identifier des défauts de surface, reconnaître des objets et classer des images.
Les GAN peuvent générer des images synthétiques proches de la réalité, utiles pour entraîner d'autres modèles d'IA sans nécessiter de grandes quantités de données réelles.
Utilisés pour la détection d'anomalies, les autoencodeurs apprennent à reconstruire des images normales et peuvent ainsi identifier les anomalies en comparant l'image d'entrée à sa reconstruction.
En définitive, la computer vision transforme le contrôle qualité en permettant des inspections plus rapides, plus précises et plus rentables en offrant plusieurs avantages :
Augmentation de la productivité : Les inspections automatisées permettent aux lignes de production de fonctionner plus rapidement sans compromettre la qualité
Amélioration de la qualité : Une détection plus précise et plus cohérente des défauts assure une meilleure qualité des produits.
Flexibilité : Les systèmes de computer vision peuvent être reprogrammés pour inspecter différents produits, offrant une grande flexibilité aux entreprises.
En adoptant cette technologie, les entreprises de divers secteurs peuvent améliorer leurs processus de production et assurer une meilleure satisfaction des clients.
How Computer Vision is Revolutionizing Quality Control - Medium Article
The Future of Quality Control in Manufacturing - IndustryWeek
Computer vison in AgriTech - ResearchGate