{"id":92719,"date":"2025-03-12T17:44:50","date_gmt":"2025-03-12T09:44:50","guid":{"rendered":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/?p=92719"},"modified":"2025-07-18T16:33:54","modified_gmt":"2025-07-18T08:33:54","slug":"quelles-sont-les-differences-entre-lia-et-laoi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/blog\/quelles-sont-les-differences-entre-lia-et-laoi\/","title":{"rendered":"Quelles sont les diff\u00e9rences entre l’IA et l’AOI ?"},"content":{"rendered":"
<\/div>
\n
<\/div>\n
\n

Quelles sont les diff\u00e9rences entre l’IA et l’AOI ?<\/h1><\/div>\n\n\n\n
\n
\"\"<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Introduction \u00e0 l’AOI<\/h2>\n\n\n\n
La transition d’une \u00e9poque de fabrication caract\u00e9ris\u00e9e par la production de masse avec une vari\u00e9t\u00e9 limit\u00e9e \u00e0 un mod\u00e8le dynamique d’aujourd’hui mettant l’accent sur la production de biens \u00e0 faible volume et \u00e0 grande vari\u00e9t\u00e9 a rendu le contr\u00f4le de qualit\u00e9 et l’inspection plus complexes et difficiles. Les produits sont d\u00e9sormais disponibles dans une plus large gamme de formes, tailles, mat\u00e9riaux et autres caract\u00e9ristiques, entra\u00eenant souvent des d\u00e9fauts moins d\u00e9finis.

En cons\u00e9quence, les syst\u00e8mes AOI (Inspection Optique Automatis\u00e9e) <\/a>sont devenus la solution pr\u00e9dominante pour la d\u00e9tection des d\u00e9fauts dans les processus industriels. Cependant, l’AOI conventionnel d\u00e9pend d’\u00e9chantillons de d\u00e9fauts pr\u00e9d\u00e9finis et de param\u00e8tres fixes pour la d\u00e9tection des d\u00e9fauts<\/a>, ce qui limite la capacit\u00e9 des syst\u00e8mes AOI \u00e0 effectuer des inspections agiles et rapides. La probabilit\u00e9 que les syst\u00e8mes d’inspection traditionnels passent \u00e0 c\u00f4t\u00e9 des d\u00e9fauts augmente consid\u00e9rablement ; cependant, l’IA offre une solution transformante pour la vision machine en facilitant des inspections plus flexibles et plus efficaces.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

D\u00e9tection des d\u00e9fauts avec l’AOI<\/h2>\n\n\n\n
\u00c0 mesure que les produits \u00e9lectroniques grand public continuent de progresser, des secteurs comme les semi-conducteurs<\/a>, l’opto\u00e9lectronique<\/a> et la fabrication intelligente<\/a> connaissent une croissance substantielle. Avec des d\u00e9fauts susceptibles d’affecter la fonctionnalit\u00e9 des produits, la demande d’un meilleur rendement dans les secteurs de la fabrication est de plus en plus forte. Les lignes de production traditionnelles se sont appuy\u00e9es sur l’inspection manuelle des motifs de d\u00e9fauts des produits, mais cette m\u00e9thode ne permet pas de r\u00e9pondre \u00e0 la demande d’une inspection minutieuse et d’une efficacit\u00e9 de production accrue.

Les syst\u00e8mes AOI, aliment\u00e9s par la technologie de vision machine, combinent harmonieusement optique, contr\u00f4le \u00e9lectronique, m\u00e9canique et logiciels d’inspection pour effectuer des t\u00e2ches d’inspection pr\u00e9cises. Ces syst\u00e8mes am\u00e9liorent l’efficacit\u00e9 de la d\u00e9tection des d\u00e9fauts en mettant en \u00e9vidence les caract\u00e9ristiques des images gr\u00e2ce \u00e0 des configurations optimis\u00e9es de la source lumineuse et en utilisant des techniques avanc\u00e9es de traitement d’image par ordinateur pour un positionnement et une inspection pr\u00e9cis. En scannant rapidement les d\u00e9fauts, les contaminants et les irr\u00e9gularit\u00e9s des produits finis et semi-finis sur la ligne de production, l’AOI peut grandement am\u00e9liorer les mesures de contr\u00f4le de la qualit\u00e9.

Compar\u00e9s aux m\u00e9thodes d’inspection manuelles, les syst\u00e8mes AOI offrent un niveau de coh\u00e9rence sup\u00e9rieur dans la d\u00e9tection des d\u00e9fauts. De plus, les syst\u00e8mes AOI \u00e9quip\u00e9s de cam\u00e9ras haute r\u00e9solution<\/a> peuvent discerner des d\u00e9tails fins qui peuvent \u00eatre difficiles \u00e0 d\u00e9tecter \u00e0 l’\u0153il humain. Leur capacit\u00e9 \u00e0 inspecter des milliers d’articles par minute permet \u00e9galement de r\u00e9soudre les inefficacit\u00e9s inh\u00e9rentes aux processus d’inspection visuelle manuelle traditionnels.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
Explorez davantage l’AOI et ses avantages<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Applications industrielles de l’AOI<\/h2>\n\n\n\n
La technologie AOI est largement utilis\u00e9e dans divers secteurs industriels pour inspecter les produits en qu\u00eate de d\u00e9formations, de dommages, de composants manquants, de salissures, de rayures et d’autres d\u00e9fauts, tout en effectuant des t\u00e2ches critiques telles que la lecture de codes-barres, les mesures pr\u00e9cises et l’inspection de l’impression. En cons\u00e9quence, de nombreux secteurs, notamment l’\u00e9lectronique<\/a>, le textile<\/a>, l’alimentation et la boisson<\/a> et l’automobile<\/a>, b\u00e9n\u00e9ficient de la technologie AOI.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
\"AOI<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Limites de l’AOI pour la d\u00e9tection des d\u00e9fauts<\/h2>\n\n\n\n
Bien que l’adoption de l’AOI soit devenue courante dans divers secteurs industriels, la nature hautement personnalis\u00e9e de l’AOI pr\u00e9sente des d\u00e9fis et des limitations \u00e0 sa mise en \u0153uvre g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e. En particulier, lorsqu’il s’agit de d\u00e9fauts de produits complexes, d’arri\u00e8re-plans d’image et de variations d’\u00e9clairage, les syst\u00e8mes AOI peuvent rencontrer des contraintes.

L’AOI fonctionne sur un m\u00e9canisme de jugement bas\u00e9 sur des r\u00e8gles o\u00f9 la logique de d\u00e9tection est programm\u00e9e dans le syst\u00e8me. L’AOI ne peut identifier des d\u00e9fauts qu’en fonction de param\u00e8tres pr\u00e9d\u00e9finis \u00e9tablis comme r\u00e9f\u00e9rence pour l’inspection des d\u00e9fauts \u00e9chantillons. Par exemple, si la logique de d\u00e9tection d\u00e9finit des d\u00e9fauts comme \u00e9tant circulaires, tout d\u00e9faut non circulaire peut passer inaper\u00e7u pour le syst\u00e8me AOI. Des types de d\u00e9fauts g\u00e9n\u00e9r\u00e9s de mani\u00e8re al\u00e9atoire, tels que des variations de qualit\u00e9 de coquille d’\u0153uf<\/a>, des d\u00e9fauts anormaux dans l’assemblage PCBA<\/a>, des taches d’huile sur des boucles en plastique<\/a> ou des rayures sur des pi\u00e8ces m\u00e9talliques estamp\u00e9es<\/a>, posent des d\u00e9fis importants pour que l’AOI d\u00e9tecte efficacement de telles complexit\u00e9s.

Pour r\u00e9duire le risque de d\u00e9fauts manqu\u00e9s, les syst\u00e8mes AOI sont souvent r\u00e9gl\u00e9s sur des param\u00e8tres avec un niveau strict, ce qui rend l’AOI excessivement sensible et susceptible aux faux positifs. De plus, les op\u00e9rateurs du syst\u00e8me doivent constamment affiner les algorithmes et les param\u00e8tres du syst\u00e8me, tandis que les lignes de production peuvent n\u00e9cessiter des inspections r\u00e9p\u00e9t\u00e9es des produits pour \u00e9viter l’oubli de d\u00e9fauts ou les faux positifs. Ces facteurs ont un impact significatif sur l’efficacit\u00e9 de la production et augmentent les co\u00fbts de production.

L’efficacit\u00e9 de l’AOI d\u00e9pend de la coordination pr\u00e9cise des sources lumineuses, des cam\u00e9ras et des objectifs. En ce qui concerne les sources lumineuses, l’ajustement de leur intensit\u00e9 et de leurs caract\u00e9ristiques est crucial pour am\u00e9liorer le contraste et afficher efficacement les caract\u00e9ristiques des objets. Cet ajustement doit \u00eatre personnalis\u00e9 en fonction du mat\u00e9riau, de la couleur et de la forme de l’objet \u00e0 inspecter pour obtenir des images optimales et r\u00e9duire le risque de faux positifs. Lors de la s\u00e9lection des cam\u00e9ras, des facteurs tels que les composants de sensibilit\u00e9, la r\u00e9solution et les taux de trame doivent \u00eatre soigneusement pris en compte en fonction des exigences de l’inspection. Ces cam\u00e9ras doivent \u00eatre associ\u00e9es \u00e0 des objectifs appropri\u00e9s pour exploiter pleinement les capacit\u00e9s du syst\u00e8me optique.

En plus des complexit\u00e9s des d\u00e9tails des \u00e9quipements affectant l’imagerie, les op\u00e9rateurs doivent \u00e9galement g\u00e9rer la t\u00e2che de reconfigurer les param\u00e8tres de la machine et l’alignement lorsqu’il y a des ajustements ou des remplacements de composants n\u00e9cessaires, en s’appuyant sur leur exp\u00e9rience. De plus, l’ajustement des composants mat\u00e9riels et logiciels est intrins\u00e8quement complexe, et les temps de r\u00e9paration peuvent varier consid\u00e9rablement, allant de quelques jours \u00e0 plusieurs mois. Cela pr\u00e9sente des d\u00e9fis pour r\u00e9pondre aux exigences dynamiques des lignes de production modernes. En cons\u00e9quence, de nombreuses industries utilisant l’AOI ont r\u00e9cemment adopt\u00e9 l’intelligence artificielle (IA)<\/a> pour am\u00e9liorer l’exactitude et l’efficacit\u00e9 de l’inspection.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
Explorez davantage les avantages de l’int\u00e9gration de l’IA avec l’AOI<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

D\u00e9tection des d\u00e9fauts avec l’IA<\/h2>\n\n\n\n
La principale diff\u00e9rence entre l’inspection bas\u00e9e sur l’IA et la d\u00e9tection des d\u00e9fauts traditionnelle par AOI r\u00e9side dans leur d\u00e9pendance aux r\u00e8gles empiriques. L’IA fonctionne comme un nouvel apprenti, capable d’imiter dans une certaine mesure les capacit\u00e9s d’inspection d’un ma\u00eetre artisan. L’IA peut d\u00e9finir de mani\u00e8re autonome les plages de d\u00e9fauts et les mod\u00e8les de d\u00e9tection anormaux en utilisant de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es valides et en entra\u00eenant le mod\u00e8le du syst\u00e8me \u00e0 l’aide de techniques d’apprentissage profond<\/a>. L’IA peut automatiquement identifier les param\u00e8tres optimaux pour les d\u00e9fauts acceptables (OK) et non acceptables (NG). Cela permet une d\u00e9tection efficace des d\u00e9fauts inconnus, garantit la coh\u00e9rence des normes d’inspection et am\u00e9liore consid\u00e9rablement la pr\u00e9cision de l’inspection.

En raison des variations importantes des connaissances de domaine entre les secteurs, les ing\u00e9nieurs AOI traditionnels impliqu\u00e9s dans le d\u00e9veloppement des syst\u00e8mes AOI pour des secteurs sp\u00e9cifiques peuvent rencontrer des difficult\u00e9s \u00e0 r\u00e9soudre rapidement les probl\u00e8mes pratiques sur le terrain. Par cons\u00e9quent, des solutions efficaces n\u00e9cessitent souvent une collaboration avec des experts du secteur pour concevoir du mat\u00e9riel et des r\u00e8gles AOI adapt\u00e9s aux besoins de l’industrie. En revanche, les syst\u00e8mes de d\u00e9tection des d\u00e9fauts bas\u00e9s sur l’IA<\/a> apprennent les caract\u00e9ristiques d’image n\u00e9cessaires pour la d\u00e9tection via des interfaces. Une fois form\u00e9s, les syst\u00e8mes IA peuvent g\u00e9n\u00e9rer de mani\u00e8re autonome des r\u00e8gles de d\u00e9tection. Il existe des diff\u00e9rences notables en termes d’efficacit\u00e9 d’apprentissage et de puissance d’ex\u00e9cution entre ces deux approches.

En plus d’optimiser la pr\u00e9cision de la d\u00e9tection gr\u00e2ce \u00e0 l’apprentissage profond, la technologie IA aborde de mani\u00e8re significative les probl\u00e8mes li\u00e9s \u00e0 l’impact des sources lumineuses sur les performances de d\u00e9tection. Les syst\u00e8mes AOI traditionnels sont souvent limit\u00e9s par les conditions d’\u00e9clairage, les angles de prise de vue, les ombres, les r\u00e9flexions et le mat\u00e9riau et la forme de l’objet inspect\u00e9 (en particulier les mat\u00e9riaux semi-transparents et les surfaces m\u00e9talliques). Ces limitations entravent fr\u00e9quemment l’obtention de r\u00e9sultats de d\u00e9tection pr\u00e9cis. En revanche, la pr\u00e9cision de l’inspection bas\u00e9e sur l’IA d\u00e9pend moins des sources lumineuses. Avec une source lumineuse stable, l’IA peut effectuer efficacement la d\u00e9tection<\/a> et la classification<\/a> des d\u00e9fauts m\u00eame dans des sc\u00e9narios avec des contours flous, des formes diff\u00e9rentes et des interf\u00e9rences provenant de mat\u00e9riaux m\u00e9talliques r\u00e9fl\u00e9chissants.

La d\u00e9tection des d\u00e9fauts par IA excelle dans les d\u00e9fauts de surface et d’apparence complexes, tels que les bosses et les rayures sur des objets r\u00e9fl\u00e9chissants. De plus, l’IA peut \u00eatre comp\u00e9tente dans les t\u00e2ches de reconnaissance optique de caract\u00e8res (OCR)<\/a>, m\u00eame lorsqu’il s’agit d’inspecter des caract\u00e8res d\u00e9form\u00e9s ou moins reconnaissables. En outre, les syst\u00e8mes bas\u00e9s sur l’IA sont capables de filtrer les motifs et d\u00e9fauts impr\u00e9visibles, ind\u00e9pendamment des variations de couleur et de taille, des d\u00e9formations importantes, des formes complexes ou de la dispersion al\u00e9atoire. L’IA analyse les donn\u00e9es de mani\u00e8re exhaustive, d\u00e9terminant avec pr\u00e9cision la pr\u00e9sence de d\u00e9fauts.

Les syst\u00e8mes de vision par IA<\/a> surpassent donc les syst\u00e8mes AOI traditionnels bas\u00e9s sur des r\u00e8gles en termes de vitesse, de pr\u00e9cision et de co\u00fbts de main-d’\u0153uvre, en relevant les d\u00e9fis inh\u00e9rents aux applications complexes de d\u00e9tection et de classification.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n

Cas d’\u00e9tude de d\u00e9tection des d\u00e9fauts par IA<\/h2>\n\n\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
Dans l’industrie pharmaceutique, les lignes de production de blisters manipulent g\u00e9n\u00e9ralement entre 5 000 et 40 000 pilules par heure. Cependant, des erreurs peuvent survenir lors du remplissage, entra\u00eenant des d\u00e9fauts tels que des blisters vides, des contenus de mauvaise qualit\u00e9 ou des \u00e9claboussures de poudre provenant des g\u00e9lules. En formant des mod\u00e8les d’IA dans SolVision<\/a> avec une vari\u00e9t\u00e9 d’images de d\u00e9fauts, chaque pack et condition de remplissage peut \u00eatre rapidement et pr\u00e9cis\u00e9ment identifi\u00e9, \u00e9tiquet\u00e9 et class\u00e9.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>\n\n\n\n
\n
\n
\n
Apprenez-en plus sur l’inspection des blisters utilisant l’IA dans cette \u00e9tude de cas<\/span><\/span><\/span><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n <\/div><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

D\u00e9couvrez comment la technologie de vision par IA r\u00e9volutionne la d\u00e9tection des d\u00e9fauts au-del\u00e0 de l’AOI traditionnelle. Cette analyse approfondie explore les principales diff\u00e9rences entre l’IA et l’AOI.<\/p>","protected":false},"author":875,"featured_media":89323,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_gspb_post_css":"#gspb_row-id-gsbp-5aebb46{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap;min-height:250px;padding:0;overflow:hidden;background-size:cover;background-repeat:no-repeat;background-position:50% 68%;background-image:url(https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/wp-content\/uploads\/2024\/01\/\u2014Pngtree\u2014technological-sense-geometric-line-simple_932581-1.jpg);filter:brightness(1) contrast(1) grayscale(0)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}div[id^=gspb_col-id]{box-sizing:border-box;position:relative;padding:var(--gs-row-column-padding, 15px min(3vw, 20px))}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-07a22fc>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-249db28>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-266e9b3>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-26f992e>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-44510c0>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-5365471>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-54aacdc>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-5aebb46>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-65a6d4d>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-82c1fd4>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-83837a5>.gspb_row__content,body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-ddad9e1>.gspb_row__content{max-width:var(--wp--style--global--wide-size, 1200px)}#gspb_row-id-gsbp-5aebb46:hover{background-size:cover}#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-a43d08d.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568{min-height:100%}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}body.gspb-bodyfront #gspb_row-id-gsbp-2fbb568{z-index:10}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{width:100%}}#gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{flex-direction:column}body #gspb_col-id-gsbp-f1762f9.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:center}#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:50%}@media (max-width:767.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{width:100%}}body #gspb_col-id-gsbp-7a4a754.gspb_row__col--6{display:flex;flex-direction:column;justify-content:flex-end}#gspb_row-id-gsbp-2fbb568,#gspb_row-id-gsbp-44510c0,#gspb_row-id-gsbp-65a6d4d,#gspb_row-id-gsbp-83837a5{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-44510c0>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-047c80d.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-047c80d.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-b2beeee{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-1b48ec5.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-1c26103.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-529ff3b.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-718facc.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-765a81d.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-9167946.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-9ca7df1.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-ae19e2f.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-b2beeee.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-f829605.gspb_container>p:last-of-type,#gspb_container-id-gsbp-fee0c95.gspb_container>p:last-of-type{margin-bottom:0}#gspb_container-id-gsbp-b2beeee.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-040fecb{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-83837a5>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-234410e.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-234410e.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-1b48ec5{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-1b48ec5.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-7f6c250{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-65a6d4d>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-1fc92a7.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-1fc92a7.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_container-id-gsbp-529ff3b.gspb_container{position:relative}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4{display:flex;justify-content:center}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4 .gspb-buttonbox-text{display:flex;flex-direction:column}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox{box-sizing:border-box;padding:5px 30px;background-color:#e4002b;font-size:22px;text-align:center!important;font-weight:700!important;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff);border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox:hover{background-color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)!important}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox:hover{color:#e4002b;border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox,#gspb_button-id-gsbp-2f3c0b4>.gspb-buttonbox>.gspb_backgroundOverlay{border-top-left-radius:20px;border-top-right-radius:20px;border-bottom-right-radius:20px;border-bottom-left-radius:20px}#gspb_row-id-gsbp-54aacdc,#gspb_row-id-gsbp-82c1fd4{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-54aacdc>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-7782d90.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-7782d90.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-529ff3b,.gspb_container-id-gsbp-ae19e2f{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-ae19e2f.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-6886292{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-82c1fd4>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-d860a2c.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-d860a2c.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_container-id-gsbp-718facc.gspb_container{position:relative}#gspb_image-id-gsbp-672ea67{text-align:center;height:auto}#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{vertical-align:middle;display:inline-block;box-sizing:border-box;max-width:100%;width:600px}@media (max-width:575.98px){#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{width:custom}}#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{height:auto}@media (max-width:991.98px){#gspb_image-id-gsbp-672ea67,#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{height:auto}}@media (max-width:767.98px){#gspb_image-id-gsbp-672ea67,#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{height:auto}}@media (max-width:575.98px){#gspb_image-id-gsbp-672ea67,#gspb_image-id-gsbp-672ea67 img{height:165px}}#gspb_row-id-gsbp-07a22fc,#gspb_row-id-gsbp-249db28{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-249db28>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-2caca17.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-2caca17.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-718facc,.gspb_container-id-gsbp-f829605{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-f829605.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-5a36a15{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-07a22fc>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-de33bf0.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-de33bf0.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_container-id-gsbp-765a81d.gspb_container{position:relative}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e{display:flex;justify-content:center}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e .gspb-buttonbox-text{display:flex;flex-direction:column}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox{box-sizing:border-box;padding:5px 30px;background-color:#e4002b;font-size:22px;text-align:center!important;font-weight:700!important;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff);border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox:hover{background-color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)!important}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox:hover{color:#e4002b;border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox,#gspb_button-id-gsbp-260cb2e>.gspb-buttonbox>.gspb_backgroundOverlay{border-top-left-radius:20px;border-top-right-radius:20px;border-bottom-right-radius:20px;border-bottom-left-radius:20px}#gspb_row-id-gsbp-266e9b3,#gspb_row-id-gsbp-26f992e,#gspb_row-id-gsbp-5365471,#gspb_row-id-gsbp-ddad9e1{justify-content:space-between;margin-top:0;margin-bottom:0;display:flex;flex-wrap:wrap}#gspb_row-id-gsbp-5365471>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-c584400.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-c584400.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-765a81d,.gspb_container-id-gsbp-9ca7df1{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-9ca7df1.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-f1f76e4{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-266e9b3>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-39b6cec.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-39b6cec.gspb_row__col--12{width:100%}}#gspb_container-id-gsbp-9167946.gspb_container{position:relative}#gspb_row-id-gsbp-26f992e>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}#gspb_col-id-gsbp-69590a8.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-69590a8.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-1c26103,.gspb_container-id-gsbp-9167946{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-1c26103.gspb_container{position:relative}.gspb_text-id-gsbp-7176a78{font-size:20px}#gspb_row-id-gsbp-ddad9e1>.gspb_row__content{display:flex;justify-content:space-between;margin:0 auto;width:100%;flex-wrap:wrap}.gspb_row{position:relative}#gspb_col-id-gsbp-84f0b69.gspb_row__col--12{width:100%}@media (max-width:575.98px){#gspb_col-id-gsbp-84f0b69.gspb_row__col--12{width:100%}}.gspb_container-id-gsbp-fee0c95{flex-direction:column;box-sizing:border-box}#gspb_container-id-gsbp-fee0c95.gspb_container{position:relative}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc{display:flex;justify-content:center}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc .gspb-buttonbox-text{display:flex;flex-direction:column}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox{box-sizing:border-box;padding:5px 30px;background-color:#e4002b;font-size:22px;text-align:center!important;font-weight:700!important;color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff);border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox:hover{background-color:var(--wp--preset--color--white, #ffffff)!important}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox .gsap-g-line{text-align:center!important}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox:hover{color:#e4002b;border-style:solid;border-width:2px;border-color:#e4002b}#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox,#gspb_button-id-gsbp-eda4edc>.gspb-buttonbox>.gspb_backgroundOverlay{border-top-left-radius:20px;border-top-right-radius:20px;border-bottom-right-radius:20px;border-bottom-left-radius:20px}","footnotes":""},"categories":[3622],"tags":[],"class_list":["post-92719","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"acf":[],"lang":"fr","translations":{"fr":92719,"zh":80357,"tw":51282,"en":76368,"es":83339,"jp":85901,"pt":90064,"tr":90464,"de":90938,"vi":93985,"th":96971,"it":98410,"ko":95155},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/92719","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/875"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=92719"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/92719\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/89323"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=92719"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=92719"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/solomon-3d.mesvr.tw\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=92719"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}