SolVisionÉtude de cas

Inspection des masques chirurgicaux à l’aide de l’IA

Client

Le client est un fabricant de fournitures médicales basé en Asie.

Cas

Assurer la qualité dans la production automatisée de masques

Les masques de qualité médicale jouent un rôle crucial dans la protection contre les bactéries, les fluides corporels, les particules en suspension et les virus. Leur production est en grande partie automatisée, avec des processus tels que la découpe de matériaux, le soudage des bandes auriculaires et l’emballage gérés par des machines. Malgré cette automatisation, l’inspection de la qualité reste une tâche manuelle intensive, nécessitant des efforts humains pour garantir que chaque masque respecte les normes requises.

Défi

Identifier les défauts des masques avec des méthodes d’inspection traditionnelles

Les défauts des masques peuvent varier considérablement, notamment les fils ou composants manquants, les coutures incorrectes, les trous déchirés, les taches, les protusions sur les bords et les couches endommagées. De plus, les masques sont souvent distribués de manière non systématique le long de la ligne de production, ce qui complique davantage le processus d’inspection. En raison de ces variations et incohérences, les méthodes d’inspection traditionnelles ont du mal à identifier tous les défauts potentiels de manière efficace et efficiente.

Solution

Détection des défauts assistée par IA

SolVision relève le défi des nombreuses variations de défauts en mettant en œuvre un système d’inspection basé sur des images. Ce système consiste à étiqueter les défauts des masques sur des images d’échantillon, qui sont ensuite utilisées pour former un modèle d’IA. Une fois le modèle entraîné, ce qui prend juste quelques instants dans SolVision, l’IA reconnaît avec précision divers défauts dans les images capturées, permettant une identification instantanée des masques défectueux sur la ligne de production.