Compétences

Apprentissage profond

Notre plateforme – Apprentissage automatique pour les applications industrielles

MABRI.VISION a développé la plateforme logicielle DEEP.MV pour l'application des technologies modernes d'apprentissage profond et d'intelligence artificielle dans les environnements industriels. Cette plateforme regroupe tous les composants nécessaires et permet une application à l'échelle de l'usine.

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Applications

Notre plateforme d'apprentissage profond est parfaitement adaptée aux applications où les approches basées sur des règles sont difficiles, voire inefficaces. C'est notamment le cas pour les applications d'inspection présentant une grande variété de variantes et de caractéristiques de défauts, telles que des propriétés de surface et structurelles variables. La plateforme MABRI.VISION est quant à elle optimale pour les applications où, du fait de leur complexité, l'inspection est principalement réalisée manuellement à l'aide de catalogues de défauts.

Classification | Détection et classification des objets et des erreurs

La classification est essentielle à de nombreuses tâches d'assurance qualité. En pratique, elle évite le fastidieux étiquetage des données : la catégorisation des images suffit.

Détection d'erreurs dans les pastilles pour lave-vaisselle

gratter
Pastille pour lave-vaisselle avec insert rond et marquage thermique coloré
ouvert
Tablette pour lave-vaisselle avec deux marquages ​​thermiques de couleur sur le bord gauche
niO.
Tablette pour lave-vaisselle avec un grand marquage thermique sur le bord gauche

Erreur Web

D'ACCORD.
Gros plan sur un tissu sombre à mailles fines
Erreur Web
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Trou
Plateforme d'apprentissage profond, application d'apprentissage automatique, apprentissage profond
Vérification d'exhaustivité
Carte de circuit imprimé avec composants marqués en vert et en rouge pour vérification d'intégrité
Vérification de localisation
Casquettes avec zones vertes marquées et flèches pour l'identification de la position.
Contrôle de présence
Emballage blister contenant des instruments médicaux et des marqueurs verts pour la vérification des présences
défauts de moulage par injection
Comparaison de deux becs verseurs en plastique : l’un est marqué en rouge, l’autre en vert
gratter
Gros plan d'une puce microfluidique présentant de fines rayures en surface
Pores et sillons
Méthodes de vision industrielle, inspection, structures, surfaces, détection de copeaux, pores

La segmentation est toujours importante lorsqu'il est nécessaire d'identifier et d'isoler avec précision des objets, des structures ou des erreurs. Ces informations peuvent être utilisées, par exemple, pour l'optimisation des processus

détection de puce
Méthodes de vision industrielle, inspection, structures, surfaces, détection de copeaux, pores
textiles
Méthodes de vision industrielle, inspection, structures, surfaces, détection de copeaux, pores
pastilles pour lave-vaisselle
Pastille pour lave-vaisselle, vue de côté avec zone marquée en rouge dans un coin
Tri incorrect
Un tas de vis, dont certaines sont d'un type différent, marquées en rouge
Corps étranger
Noix avec un corps étranger marqué en rouge entre les cerneaux
cartes de circuits imprimés
Image en fausses couleurs d'une carte de circuit imprimé présentant des anomalies marquées sur les composants.
Microstructures
Structure microfluidique avec étiquetage par carte thermique colorée d'une anomalie
Surfaces (ex. résidus d'adhésif)
Surface en métal brossé avec marquages ​​thermiques multicolores
Code DOT sur les pneus
Flanc du pneu avec code DOT : Comparaison d’images thermiques et caractères détectés dans des cadres verts
Reconnaissance de caractères
Observez l'ouverture d'une bouteille où le numéro 54 est marqué en vert et lisez-le

Vos avantages

Tout provient d'une source unique

MABRI.VISION vous fournit tout le nécessaire pour votre application. Vous n'avez ainsi plus besoin de solutions fragmentées et isolées, incompatibles et donc difficiles à maintenir. Outre l'application logicielle, nous fournissons principalement les systèmes de capteurs, les plateformes de test et les services nécessaires à votre processus de production.

Économisez de l'argent

Notre plateforme d'IA optimisée permet de proposer des solutions économiques pour les applications industrielles complexes. Elle élimine ainsi le besoin d'étapes de test manuelles et chronophages.

Résoudre des problèmes complexes

L'apprentissage profond permet de réaliser des applications très complexes, voire impossibles à résoudre de manière satisfaisante par les méthodes de traitement d'images traditionnelles. Il ouvre ainsi des perspectives inédites en matière d'assurance qualité.

La bonne solution

En tant que fournisseur de solutions globales pour la métrologie de production optique, nous analysons votre application avec soin. Nous n'utilisons nos technologies d'apprentissage profond que lorsque cela s'avère réellement bénéfique pour votre application spécifique. Ceci permet d'éviter les résultats inexacts et les coûts de développement excessifs. De plus, nous prenons en charge tous les autres aspects essentiels de l'assurance qualité, tels que l'étalonnage et la traçabilité.

Restez flexible

L'un des défis posés par les tendances actuelles du développement industriel est la production modulaire, caractérisée par des cycles de production toujours plus courts. Les méthodes d'apprentissage automatique permettent de maintenir cette flexibilité et d'adapter sa production de manière autonome.

À l'épreuve du temps

Le domaine de l'apprentissage profond évolue très rapidement. C'est pourquoi notre plateforme d'IA est constamment enrichie et s'appuie sur des normes établies en matière de recherche et développement. Ce développement continu vous garantit l'accès aux technologies les plus récentes.

Exemple concret

Les méthodes d'apprentissage automatique constituent une bonne option lorsque les approches basées sur des règles sont difficiles à mettre en œuvre.

Détection d'erreurs sur les chaussettes

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Erreur Web

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Trou

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Détection des défauts sur les canalisations métalliques

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Portée

Méthodes de vision industrielle, inspection, structures, surfaces, détection de copeaux, pores

Défaut de soudure

Image d'un cordon de soudure inspecté au laser.

Flux de processus

Les méthodes d'apprentissage profond reposent sur des réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux s'inspirent des réseaux neuronaux biologiques, qui font partie du système nerveux. Les réseaux de neurones artificiels sont structurés en couches. Une couche est composée de plusieurs neurones artificiels. Entre une couche d'entrée et une couche de sortie se trouvent plusieurs couches cachées. Le terme « réseau de neurones profond » provient de ces couches cachées.

Organigramme : Acquisition d’images, étiquetage, apprentissage, analyse, interférence, résultat
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