Classification Intelligente & Vision Industrielle

Dans le cadre de l'industrie du futur, ce projet visait à développer des modèles d'IA (ResNet-18) pour la classification d'images industrielles et la détection d'anomalies. [ 📸 À INSERER : Capture d'écran de l'IHM web de supervision ] Le principal défi a été l'ajustement des hyperparamètres face aux changements de conditions lumineuses (balance des blancs manuelle requise). Une fois fiabilisée, l'IA a été intégrée à une IHM Web en temps réel : cette interface permettait de renvoyer le flux vidéo de la caméra Cognex, d'acquitter des erreurs de production, et d'envoyer des commandes de déclenchement automatiques aux automates contrôlant les actionneurs (ex: fermeture d'une pince). En cas de défaut détecté, une image était exportée via FTP pour le service qualité.

✓ Ajustement de réseaux de neurones (ResNet-18) pour contrer les faux positifs et variations lumineuses.
✓ Développement d'une IHM Web en temps réel interfaçant l'IA et les automates industriels.
✓ Scénario complet d'industrie 4.0 : détection Cognex, contrôle automate et export FTP.
✓ [ 📸 À INSERER : Schéma de l'architecture logicielle/matérielle ]

PythonIAVision IndustrielleIHM Web

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