Contrôle Qualité par Computer Vision
Client : Industriel Automobile
Le projet
Déploiement d'un système de contrôle qualité automatisé par vision par ordinateur sur une ligne de production automobile. Détection en temps réel de 12 types de défauts (rayures, bosses, soudures défaillantes) à 60 pièces/minute.
Architecture & mise en œuvre
Entraînement d'un modèle de détection d'objets sur un dataset propriétaire de 120 000 images annotées, avec augmentation de données et apprentissage par transfert depuis YOLOv8. Précision atteinte : 98,4% (mAP@0.5).
Pilotage & adoption
Déploiement en edge computing sur des GPU NVIDIA Jetson installés directement sur la ligne de production. Latence d'inférence inférieure à 30ms, aucune donnée ne quitte l'usine (souveraineté et confidentialité).
Résultats & mise en production
Intégration avec le MES (Manufacturing Execution System) existant : alerte automatique en cas de défaut, arrêt de la ligne si nécessaire et reporting temps réel. Résultat : -42% de défauts, +15% de productivité.
Captures d'écran
