Assurance qualité
Identifier les défauts, les anomalies et les écarts dans les processus en temps réel, pour une qualité plus constante.
TECHNOLOGIE ET IA
Solutions de vision par ordinateur
Une intelligence visuelle en temps réel pour une meilleure qualité et des décisions plus rapides
VISION PAR ORDINATEUR AVEC L’IA
Détecter ce qui échappe à l’œil humain
La vision par ordinateur utilise l’IA pour permettre aux machines d’interpréter les informations visuelles et d’agir sur cette base. De la production au commerce de détail, en passant par la logistique et d’autres environnements opérationnels, elle contribue à améliorer le contrôle qualité, à automatiser les tâches visuelles et à enrichir l’expérience des clients comme des collaborateurs.
Chez Kaizen Institute, la vision par ordinateur s’inscrit
RÉSULTATS DE LA VISION PAR ORDINATEUR
Moins de défauts, des décisions plus rapides
La surveillance visuelle en temps réel détecte ce qui échappe aux contrôles manuels et remplace une inspection lente et irrégulière par une supervision continue et automatisée. Les équipes consacrent ainsi moins de temps aux vérifications et davantage au traitement des exceptions qui comptent vraiment.
- Réduction des défauts qui parviennent aux clients
- Inspection plus rapide et plus régulière
- Visibilité accrue sur les flux et la sécurité
APPLICATIONS DE LA VISION PAR ORDINATEUR
Des solutions de vision par ordinateur conçues pour votre contexte
De l’atelier au rayon du magasin, les données visuelles contiennent des signaux qui échappent aux contrôles manuels. Nous concevons chaque solution en fonction du processus à améliorer, et non comme un projet technologique isolé.
Biens industriels
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En savoir plusFAQ SUR LA VISION PAR ORDINATEUR
Questions fréquentes
En atelier, la vision par ordinateur contribue à détecter les défauts en temps réel, à surveiller les processus et à effectuer les contrôles de sécurité. Dans le commerce de détail et la logistique, elle permet d’analyser les flux de clients, de gérer les files d’attente et de suivre les rayons ou les stocks. Dans ces contextes, une surveillance visuelle continue et automatisée peut compléter ou remplacer des contrôles manuels lents et irréguliers.
Elle est particulièrement efficace pour les contrôles visuels répétitifs et à fort volume, où la régularité et la rapidité sont déterminantes, comme l’inspection de toutes les unités. L’inspection manuelle garde toute sa place pour les cas ambigus ou peu fréquents. Les déploiements les plus réussis associent les deux : un tri automatisé et des collaborateurs qui se concentrent sur les exceptions.
Une solution de vision par ordinateur nécessite généralement des caméras positionnées pour capter la zone pertinente, un éclairage et une qualité d’image suffisants, ainsi qu’un jeu de données annotées avec des exemples de ce que le système doit reconnaître, tels que des défauts, des comportements ou des événements, pour entraîner ou affiner le modèle. Les caméras et les images existantes peuvent souvent être réutilisées, ce qui réduit l’investissement nécessaire en infrastructure.
Plutôt que de déployer un modèle de vision générique, nous concevons chaque cas d’usage en fonction du processus à améliorer, en intégrant les points d’inspection, le layout de la ligne et les causes racines des défauts. Le système signale ainsi le vrai problème au bon moment du processus et s’articule avec les actions d’amélioration qui suivent.
La vision par ordinateur produit l’impact mesurable le plus net dans les processus à fort volume et à forte composante visuelle, où la qualité, la rapidité ou la régularité peuvent être suivies. Les cas d’usage types sont la détection des défauts et le contrôle qualité dans la production, l’inspection et le tri dans la logistique, ainsi que la surveillance des flux de clients, des files d’attente et des rayons dans le commerce de détail. Dans chaque cas, l’impact peut être mesuré à l’aide d’indicateurs tels que les taux de défauts, le temps d’inspection, les erreurs, les temps d’attente ou l’efficacité des processus.
Les modèles sont réentraînés à mesure qu’apparaissent de nouveaux types de défauts, de nouveaux produits ou de nouveaux scénarios, et leurs performances sont suivies au regard des taux de faux positifs et de faux négatifs. Nous revoyons aussi périodiquement le processus sous-jacent, car les changements sur la ligne ou en magasin obligent souvent à ajuster ce que le système détecte.