La détection de défauts par vision artificielle identifie en ligne les unités non conformes et les sépare avant qu’elles n’atteignent le client. En inspectant 100 % de la production, elle réduit la production défectueuse qui échappe au contrôle et optimise le taux de rejet. Voyons comment elle fonctionne et son impact sur la qualité.
Quels défauts elle détecte
Un système de vision détecte les défauts de surface (rayures, taches, fissures), de forme et de dimensions, de couleur, d’assemblage, d’étiquetage ou de codage, et la présence de corps étrangers. Le tout à la vitesse de la ligne et avec un critère constant.
Règles contre deep learning
Pour les défauts bien définis, la vision par règles est rapide et précise. Pour les défauts variables ou difficiles à décrire —typiques des produits naturels—, les modèles de deep learning apprennent à distinguer le bon du défectueux à partir d’exemples, élargissant la portée de l’inspection.
Production défectueuse et taux de rejet
Sans inspection à 100 %, une partie de la production défectueuse atteint le marché et génère des réclamations. Avec la vision artificielle, ces défauts sont détectés et retirés automatiquement. De plus, analyser les données de rejet révèle les causes racines : ajuster le process permet de baisser le taux de rejet réel, pas seulement de l’intercepter.
De la détection à l’amélioration
Chaque rejet est une donnée. Enregistrer ce qui échoue, quand et pourquoi transforme la détection de défauts en levier d’amélioration continue : moins de rebuts, moins de reprises et une qualité stable.
Chez AIS Vision Systems, nous appliquons le deep learning et notre plateforme d’inspection pour détecter les défauts et réduire votre taux de rejet. Parlez-nous de votre cas.