{"id":89368,"date":"2025-02-25T16:13:35","date_gmt":"2025-02-25T08:13:35","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=89368"},"modified":"2025-02-25T16:17:27","modified_gmt":"2025-02-25T08:17:27","slug":"detection-des-defauts-par-ia-pour-les-metaux-a-surface-spiralee","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/etudes-de-cas\/detection-des-defauts-par-ia-pour-les-metaux-a-surface-spiralee\/","title":{"rendered":"D\u00e9tection des d\u00e9fauts par IA pour les m\u00e9taux \u00e0 surface spiral\u00e9e"},"content":{"rendered":"
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<\/span>\"silver
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SolVision\u00c9tude de cas<\/span><\/h2>\n\n\n\n
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D\u00e9tection de d\u00e9fauts<\/a>|Fabrication<\/a>|Transformation des m\u00e9taux<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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D\u00e9tection des d\u00e9fauts par IA pour les m\u00e9taux \u00e0 surface spiral\u00e9e<\/h1><\/div><\/div>\n\n\n\n

Inspection des petites pi\u00e8ces m\u00e9talliques<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n
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Automatisation des m\u00e9thodes de traitement des m\u00e9taux traditionnelles\u00a0<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’industrie du traitement des m\u00e9taux est actuellement confront\u00e9e \u00e0 de nombreux probl\u00e8mes pressants, allant des conditions de travail difficiles et de l’augmentation des co\u00fbts de main-d’\u0153uvre, \u00e0 la p\u00e9nurie de main-d’\u0153uvre et \u00e0 la disparition du savoir-faire. Impact\u00e9e par les diff\u00e9rends commerciaux en cours et la pand\u00e9mie de COVID-19, l’industrie doit op\u00e9rer une transition vers une production de plus grande valeur et am\u00e9liorer ses comp\u00e9tences techniques pour pr\u00e9server sa pertinence sur le march\u00e9.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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\"AI<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Les petites pi\u00e8ces m\u00e9talliques sont difficiles \u00e0 inspecter<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les pi\u00e8ces m\u00e9talliques avec des surfaces spiral\u00e9es sont facilement endommag\u00e9es par des collisions lors des transferts ou par des marques de couteau des outils de tournage lors des traitements ult\u00e9rieurs. En raison de leur forme cylindrique, elles sont faciles \u00e0 d\u00e9placer et difficiles \u00e0 manipuler, surtout si elles sont de petite taille. M\u00eame dans des conditions d’\u00e9clairage id\u00e9ales et avec le bon \u00e9quipement, la d\u00e9tection manuelle est difficile et sujette aux inspections manqu\u00e9es ou aux erreurs de jugement.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Reconnaissance des d\u00e9fauts aliment\u00e9e par l’IA<\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Les petites pi\u00e8ces m\u00e9talliques \u00e0 surface spiral\u00e9e peuvent \u00eatre inspect\u00e9es \u00e0 l’aide de l’outil de segmentation de SolVision<\/a> pour apprendre les diff\u00e9rents types de marques de coupe ou de d\u00e9fauts de collision \u00e0 partir d’images d’\u00e9chantillons, puis en construisant un mod\u00e8le d’IA pour reconna\u00eetre ces d\u00e9fauts subtils. En identifiant ces imperfections \u00e0 temps, la qualit\u00e9 de la production globale peut \u00eatre am\u00e9lior\u00e9e.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>\n\n\n\n

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Inspection par IA<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

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D\u00e9fauts obscurs<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Petits d\u00e9fauts<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Les taches dans l’ombre<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\"Inspecting<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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