Détection visuelle des anomalies
Améliorer les résultats des inspections de qualité en utilisant les dernières avancées de la recherche sur l’IA
Une solution d’IA robuste qui ne nécessite que quelques images de pièces non défectueuses pour apprendre à repérer les anomalies sur les chaînes de montage.
Les fabricants qui cherchent à conserver un avantage concurrentiel sur le marché mondial actuel ne peuvent plus se fier aux méthodes traditionnelles, comme les inspections visuelles et la vision par ordinateur, pour détecter les défauts des produits. Ces méthodes se sont avérées coûteuses en argent et en ressources en raison des longs délais de mise en place, de l’entretien régulier ainsi que des exigences en matière de surveillance.
Notre solution de détection visuelle des anomalies alimentée par l’IA améliore la qualité des produits en s’intégrant de manière transparente dans vos caméras existantes et en augmentant la capacité de votre système d’inspection actuel à repérer et à classer les anomalies des produits. Rentable et rapide à déployer, notre logiciel ne nécessite que quelques images de bonnes pièces (nul besoin de passer un temps précieux et des ressources humaines à chasser les rares images de défauts) pour former le modèle.
De l’industrie automobile à l’industrie pharmaceutique en passant par l’électronique, notre solution est conçue pour vous accompagner dans votre parcours d’adoption de l’IA.
Démo de Détection visuelle des anomalies
Avantages clés
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Précision accrue pour améliorer les normes de qualité
- Nos modèles d’IA ont surpassé de 10 à 15 % les résultats publiés sur les ensembles de données accessibles au public*.
- Nos modèles peuvent détecter et classer des défauts nouveaux ou très rares qui passeraient inaperçus en utilisant d’autres méthodes d’inspection visuelle.
* Les résultats ont été obtenus lors de la comparaison de l’API de détection visuelle des anomalies d’EAI avec les résultats du document MVtech sur l’ensemble de données MVtech
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Facilité d’entraînement et de ré-entraînement de modèle
- Moins de 200 « bonnes » images sont nécessaires pour entraîner le modèle
- Capacité à travailler avec des données brutes et/ou traitées
- Peu ou pas d’étiquetage requis
- L’apprentissage continu permet au modèle d’améliorer encore plus la précision à partir des rétroactions humaines
- Apprend à classer automatiquement les défauts
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Coûts réduits, déploiement rapide et amélioré, évolutivité
- S’intègre à votre système actuel de saisie et de gestion d’images
- Preuve de concept en 2 semaines seulement
- Industrie 4.0 activée avec des exigences minimales en matière d’infrastructure au-delà de la bande passante pour le transfert des données
- La même solution prend en charge plusieurs chaînes de montage dans les usines
