Détection de défauts par Deep Learning sur produits naturels et biologiques | AIS Vision

“ - Détection de défauts variables impossibles à programmer par règles - Entraînement sans programmation - Exécution en temps réel sur la ligne ”

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AIS Vision Systems propose une suite logicielle de vision artificielle par Deep Learning, développée par le groupe AIS / Rosepetal, pour détecter les défauts sur des produits dont l’aspect varie naturellement : aliments, produits biologiques, matériaux naturels, pièces à surface complexe.

Basée sur l’apprentissage supervisé par réseaux de neurones convolutifs, la solution apprend à partir d’images de produits bons et défectueux. Elle reconnaît ainsi des défauts difficiles à décrire par des règles classiques : taches, corps étrangers, déformations, couleurs anormales, fissures ou défauts de surface.

Les modèles sont entraînés et mis à jour facilement, sans programmation, puis exécutés en temps réel sur la ligne avec des caméras industrielles. Les produits non conformes sont signalés ou éjectés automatiquement, et les images sont conservées pour l’analyse et l’amélioration continue des modèles.

Cette technologie est au cœur des systèmes AIS (REV 360, KARIKÓ, Hopper) et peut aussi être intégrée à des applications spécifiques sur mesure.

Caractéristiques

Réseaux de neurones convolutifs (CNN) Apprentissage supervisé sur images Détection de défauts d'aspect variables Entraînement sans programmation Inférence en temps réel sur la ligne Compatible caméras industrielles Éjection automatique ou signalement Archivage des images et statistiques Amélioration continue des modèles Développé par le groupe AIS / Rosepetal

Domaines d'application

Industrie agroalimentaire Produits frais et naturels Industrie pharmaceutique et biotech Plasturgie et injection Toute l'industrie

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