Head electrode membranes
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Secteur de l'industrie

Analyser et mesurer des défauts d'électrode

Technologie utilisée :
Vision & Fusion capteurs
Métier : Production, qualité & Supply chain

Enjeux

  • Construire un système de contrôle qualité par vision automatique
  • Détecter 5 types de défauts par analyse vision de plaques d'électrodes
  • Être robuste au système d'acquisition et aux types d'électrodes
  • Combiner les approches de vision par ordinateur supervisées et non-supervisées 
  • Pouvoir adapter la sensibilité de détection
  • Se projeter sur une phase d'industrialisation

Démarche

  • Prétraitements : Découpage et isolement des électrodes unitaires à partir des images de plaques déposées sur une mire
  • Algorithmie de Deep Learning de segmentation sémantique
  • Algorithmie de vision par ordinateur classique en non-supervisée
  • Constructions de métriques et d’analyses métier
  • Développement d’un applicatif d’exploitation des résultats

Résultat

  • Très bonnes performances de détection des différents défauts
  • Etudes de sensibilité de diverses variables clés
  • Développement de scripts pris en main par les clients
  • Développement  et installation des outils de visualisation des résultats et d’analyse par agrégation, ajustement des seuils
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