Les logiciels d'inspection par vision artificielle fonctionnent aux côtés des meilleurs systèmes de vision industrielle via un apprentissage en profondeur et une capacité de détection adaptative des anomalies pour identifier les défauts, les désalignements et les anomalies en temps réel, contrairement aux systèmes de vision industrielle traditionnels qui s'appuient sur des règles et des modèles fixes. Les systèmes basés sur l'IA peuvent gérer la variabilité des produits et détecter des défauts inédits.

Étonnamment, des modèles d'inspection par vision efficaces peuvent être entraînés à l'aide d'un ensemble de données relativement restreint. Les systèmes optimisés par l'IA peuvent apprendre à partir d'images représentant uniquement des pièces acceptables et signaler les anomalies, même si le défaut spécifique n'a jamais été observé auparavant.

Oui Les systèmes d'inspection modernes de vision par ordinateur sont conçus pour se connecter au matériel existant, tel que les caméras, les automates programmables et les plateformes MES/ERP, permettant une intégration fluide sans révisions perturbatrices.

Les systèmes d'inspection visuelle par IA sont polyvalents et peuvent détecter les rayures de surface, les bosses, les erreurs d'impression, les erreurs d'assemblage, les composants manquants et les incohérences d'étiquetage en temps réel. Ils sont efficaces dans des secteurs tels que l'automobile, l'électronique, les produits pharmaceutiques et les produits de grande consommation.

Des systèmes d'inspection par vision artificielle bien conçus peuvent atteindre une précision de détection de plus de 99 %, ce qui réduit considérablement les faux positifs et garantit une qualité constante, surpassant ainsi les inspecteurs humains en termes de fiabilité et de rapidité.

Selon la complexité, le déploiement peut prendre de quelques jours à plusieurs semaines. Le retour sur investissement est souvent réalisé en quelques mois, grâce à l'amélioration du débit, à la réduction des déchets et à l'accélération des délais d'inspection.