COMMENT DIAGNOSTIQUER UN FAUX REJET EN VISION INDUSTRIELLE EN 15 MINUTES ? Par Clément BERNARD, Ingénieur vision et formateur chez CODA Systèmes Quand le taux de faux rejets explose, la réaction classique est de toucher aux seuils, d'élargir une tolérance, ou bien de shunter...
DE L'ALGORITHME CLASSIQUE AUX RÉSEAUX DE NEURONES : L'ÉVOLUTION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE La vision industrielle a longtemps reposé sur des méthodes classiques, fiables et explicables, efficaces pour des tâches comme la mesure dimensionnelle, mais limitées face à des environnements complexes. Le deep learning a élargi les possibilités en détectant des défauts subtils et en apprenant des caractéristiques impossibles à formaliser.
LES 6 ÉTAPES ESSENTIELLES POUR RÉUSSIR UN PROJET DE CONTRÔLE QUALITÉ PAR VISION INDUSTRIELLE Le contrôle qualité par vision industrielle offre des avantages considérables : détection précise des défauts, augmentation de la productivité et amélioration globale de la qualité des produits.