Détection de défauts
Repérer une marque, une forme, une couleur ou un assemblage qui ne respecte pas les critères.
Inspection visuelle automatisée
Inspecter et contrôler la qualité avec des caméras intelligentes.
DevActif conçoit des systèmes qui analysent des images ou des flux vidéo pour repérer un défaut, compter des objets, lire une étiquette ou vérifier une configuration. Les cas incertains restent visibles et peuvent être soumis à une personne.
Parler de votre projetDes organisations qui nous font confiance
Une caméra peut surveiller chaque passage sans masquer les exceptions.
Inspection répétitive
Le système doit être entraîné et testé dans les vraies conditions : éclairage, angle, vitesse, variations de produit et défauts rares.
Comptage
Compter des pièces, contenants, passages ou éléments présents dans une zone définie.
Classification
Reconnaître une catégorie, une configuration ou un état afin d’orienter la prochaine étape.
Lecture et conformité
Vérifier une étiquette, un code, un emballage ou la présence d’un composant attendu.
Système complet
De la caméra à l’alerte exploitable.
Le modèle n’est qu’un élément : l’optique, l’éclairage, le déclenchement, l’interface de validation et l’intégration déterminent la fiabilité réelle.
Étude de faisabilité
Images représentatives, défauts recherchés, fréquence et tolérance aux erreurs.
Capture contrôlée
Caméra, position, éclairage et déclenchement adaptés à l’environnement.
Jeu de données annoté
Exemples normaux, défauts, variations et cas limites documentés de façon cohérente.
Modèle évalué
Précision, rappel, faux positifs et faux négatifs mesurés selon leur coût opérationnel.
Validation humaine
Interface rapide pour confirmer, corriger et documenter les cas incertains.
Intégration terrain
Alerte, arrêt, photo, création d’un dossier qualité ou transmission à l’ERP.
Une méthode lisible
Tester les conditions difficiles avant d’industrialiser la détection.
- Étape 1
Cadrer la décision
On définit le résultat attendu, les utilisateurs, les erreurs acceptables et la façon de mesurer la valeur avant de choisir un modèle.
- Étape 2
Valider avec vos données
Un prototype vérifie la qualité des données et la précision atteignable sur des cas représentatifs, y compris les exceptions.
- Étape 3
Intégrer et surveiller
La fonction IA rejoint le logiciel réel avec permissions, validation humaine, journalisation et suivi de sa performance.
Continuez avec la bonne page.
Services et ressources liés
Expertise en vision par ordinateur
Détection, segmentation, classification et déploiement des modèles visuels.
Voir cette pagePrédiction à partir des données
Combiner les images avec les mesures d’une machine ou l’historique du processus.
Voir cette pageAutomatisation industrielle
Relier la décision visuelle aux équipements et aux systèmes de production.
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Questions fréquentes
Des réponses claires avant de commencer.
Combien d’images faut-il pour entraîner un système?
Le nombre dépend de la variation et de la rareté des défauts. Quelques centaines d’exemples bien contrôlés peuvent suffire à une faisabilité; un système robuste peut en demander beaucoup plus. La diversité des cas compte davantage qu’un nombre arbitraire.
Le système peut-il fonctionner en temps réel?
Oui si la vitesse, la résolution et le modèle sont conçus ensemble. Le calcul peut être effectué sur place près de la caméra ou dans le nuage selon la latence, le réseau et la confidentialité.
Que se passe-t-il en cas de doute?
Le modèle peut envoyer l’image dans une file de validation plutôt que prendre une décision automatique. Le seuil dépend du coût d’un faux rejet comparé au coût d’un défaut manqué.
👋 Salut, ici Marc-André !
On aime rencontrer du monde.
Rendu ici, vous en savez déjà pas mal sur nous. On aimerait bien vous connaître à notre tour.
Pas de pitch, pas de pression : juste une bonne conversation sur ce que vous bâtissez, ce qui vous bloque, ce qui vous allume. Trente minutes, autour d'un café virtuel. ☕
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