Chez CIM Atlantique, nous repoussons sans cesse les limites de la technologie pour répondre aux besoins industriels croissants en matière de contrôle qualité. Aujourd’hui, nous avons le plaisir de vous présenter une évolution majeure de notre solution phare : Deep Capture. Grâce à l’intégration de nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle, l’inspection vision entre véritablement dans une nouvelle dimension, à la fois plus rapide, plus précise et plus simple à mettre en œuvre.
Dans un monde industriel où les cadences s’accélèrent et les exigences qualité se renforcent, l’inspection vision s’impose comme une étape cruciale dans les processus de fabrication. Que ce soit dans l’agroalimentaire, l’automobile, la plasturgie ou l’électronique, la détection précoce des défauts permet non seulement de garantir la conformité des produits, mais aussi de prévenir les dérives et d’optimiser la production.
Cependant, les méthodes traditionnelles d’inspection vision reposent souvent sur des systèmes rigides ou sur des opérateurs humains, dont la précision peut être affectée par la fatigue ou la subjectivité. Deep Capture vient révolutionner ce paradigme avec une approche fondée sur l’intelligence artificielle, capable d’apprendre, de s’adapter et d’anticiper.
Deep Capture : l’inspection vision basée sur l’apprentissage semi-supervisé
L’un des points forts de Deep Capture réside dans son moteur d’apprentissage innovant. Contrairement aux systèmes classiques qui nécessitent des bases de données massives contenant des milliers d’exemples de défauts étiquetés, notre technologie fonctionne selon un apprentissage semi-supervisé.
Concrètement, cela signifie que seules des images de pièces conformes sont nécessaires pour entraîner l’algorithme. Quelques centaines d’images de bonnes pièces suffisent pour obtenir un modèle performant, capable de reconnaître avec précision les écarts et anomalies.
Cette méthode représente une avancée significative en inspection vision, car elle élimine le besoin de collecter manuellement une base de défauts, souvent longue, coûteuse et incomplète. L’approche semi-supervisée permet aussi d’accélérer drastiquement la mise en production.
Exemple d’inspection vision
L’inspection vision s’impose comme une solution technologique incontournable pour les industriels du secteur. À différents stades de la production, des systèmes de vision industrielle sont intégrés aux lignes de fabrication pour analyser chaque produit en temps réel, sans contact et avec une extrême précision.
Concrètement, ces systèmes utilisent des caméras haute définition, parfois couplées à des logiciels d’intelligence artificielle, pour capturer et analyser l’aspect extérieur des produits. Ils évaluent des critères tels que :
- La forme (régularité, symétrie, conformité au gabarit attendu),
- La taille (écart par rapport aux normes fixées),
- La couleur (indicateur de cuisson, d’affinage ou de dorure),
- Et la présence d’anomalies visibles (fissures, tâches, moisissures, défaut de pâte, etc.).
Les couleurs chaudes comme le rouge et l’orange alertent sur des irrégularités potentielles, signalant les produits à vérifier en priorité. Cette technologie est capable de traiter de nombreux produits à la minute, avec une constance que l’œil humain ne peut égaler, tout en réduisant le gaspillage. Les produits non conformes sont automatiquement triés ou écartés, évitant leur passage vers l’emballage ou la commercialisation.
Une technologie d’inspection vision de pointe
La nouvelle version de Deep Capture repose sur des algorithmes de vision industrielle parmi les plus performants du marché. Grâce à eux, l’inspection vision gagne en puissance, en fiabilité et en finesse d’analyse. Ces algorithmes permettent notamment de :
Détection
Détecter des défauts d’aspect très subtils (micro-rayures, légères déformations, différences de teinte).
Identification
Identifier des non-conformités dimensionnelles ou esthétiques, même en présence de tolérances réduites.
Surveillance
Surveiller des dérives invisibles à l’œil nu, même dans des productions considérées comme stables et homogènes.
Connaissance
Aller plus loin que les systèmes traditionnels, sans nécessiter de connaître les défauts à l’avance.
Autrement dit, Deep Capture redéfinit les standards de l’inspection vision, en rendant possible ce qui était jusqu’alors hors de portée des systèmes conventionnels.
Une mise en œuvre simplifiée pour une inspection vision sans friction
L’un des freins classiques à l’adoption de technologies avancées réside dans leur complexité de déploiement. Deep Capture contourne ce problème grâce à une architecture pensée pour la simplicité. Aucun paramétrage complexe, aucune reprogrammation laborieuse : le système s’adapte automatiquement aux variations naturelles du processus de production.
Cette souplesse d’intégration permet aux industriels de bénéficier rapidement des avantages de l’inspection vision, sans immobiliser les lignes, ni monopoliser les équipes techniques.
Les résultats obtenus avec DeepCapture sont à la hauteur des attentes les plus exigeantes :
- Un taux de détection de vrais défauts exceptionnellement élevé.
- Un taux de faux positifs très faible, réduisant considérablement les pertes liées à des rebuts injustifiés.
- Une capacité à apprendre rapidement, même avec un volume de données limité.
- Une robustesse face aux variations naturelles des matières, des éclairages et des conditions de fabrication.
L’efficacité globale du système positionne DeepCapture comme une référence incontournable en inspection vision industrielle.
Des applications concrètes et variées
La souplesse de Deep Capture lui permet d’être appliqué à une grande variété de secteurs. Voici quelques exemples d’usages concrets de l’inspection vision avec notre technologie :
Industrie mécanique
Inspection de pièces usinées ou moulées, avec détection de non-conformités même microscopiques.
Surveillance en temps réel de la stabilité du processus.
Plasturgie et métallurgie
Détection de rayures, fissures, bavures ou autres défauts de surface.
Contrôle dimensionnel en fin de chaîne.
Inspection vision en production continue avec prédiction des dérives qualité.
Agroalimentaire
Détection d’anomalies sur chaîne de production de croissants : mauvais enroulage, mauvaise orientation de la pointe, forme incorrecte.
Ces cas démontrent la polyvalence de l’inspection vision par Deep Capture, capable de s’adapter à des contextes très variés tout en conservant un haut niveau de performance.
Une solution modulaire et évolutive
DeepCapture s’intègre parfaitement aux systèmes existants. Il peut être connecté à des automates, à des systèmes MES ou ERP, et offre des API ouvertes pour une communication fluide avec les autres briques de votre architecture industrielle.
Son moteur d’analyse étant modulaire, l’inspection vision peut être affinée en fonction des spécificités du produit : zones sensibles à contrôler, tolérances à respecter, priorités qualité, etc.
De plus, la solution bénéficie d’un système de mise à jour continue, intégrant régulièrement de nouvelles capacités d’analyse basées sur les retours terrain et les progrès en IA.
Pourquoi choisir CIM Atlantique pour votre inspection vision?
En tant qu’acteur engagé dans l’innovation industrielle, CIM Atlantique combine expertise technique, connaissance fine des processus de fabrication et maîtrise des technologies avancées. Nous accompagnons nos clients à chaque étape de leur projet d’inspection vision, depuis la définition du besoin jusqu’à l’optimisation du système en production.
Nos atouts :
Des références solides
dans des secteurs variés (agroalimentaire, mécanique, plasturgie, cosmétique…).
Une équipe R&D
dédiée à l’amélioration continue de Deep Capture.
Un engagement qualité
fondé sur des résultats mesurables.
Une présence terrain forte
avec des ingénieurs d’application capables d’intervenir rapidement.
Deep Capture ne se contente pas de détecter les défauts. En analysant les tendances sur des millions d’images collectées, le système peut anticiper les dérives et déclencher des alertes. On entre alors dans une logique de maintenance prédictive, où l’inspection vision devient un outil stratégique pour améliorer la fiabilité des équipements et éviter les arrêts non planifiés.
L’IA intégrée dans Deep Capture permet d’aller encore plus loin : elle suggère des pistes d’optimisation, ajuste automatiquement les seuils de détection et affine son comportement au fil du temps.
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