Utilisation d'un logiciel de Deep Learning pour l'analyse des contaminants

Analyse des contaminants

L'analyse des contaminants est un segment crucial du flux de fabrication, qu'il s'agisse d'assurance qualité ou de contrôle qualité (AQ/CQ). Si des défauts ou des contaminants sont détectés dans vos produits finis, cela peut indiquer des irrégularités de processus potentiellement dangereuses qui pourraient s'avérer préjudiciables aux consommateurs si elles ne sont pas corrigées. Cela s'applique à tous les domaines de la fabrication, des matériaux de construction jusqu'aux produits pharmaceutiques.

Le défi de l'AQ/CQ moderne est que l'environnement de fabrication est de plus en plus régi par des exigences d'efficacité strictes au nom de la productivité. Garantir la qualité des produits va souvent à l’encontre du résultat net, ce qui signifie que l’analyse des contaminants doit être effectuée rapidement et efficacement.

L’automatisation et l’intégration numérique sont au cœur de la recherche d’une plus grande productivité dans les environnements de fabrication. Le concept d'automatisation de la production évoque généralement les bras robotisés des chaînes d'assemblage, mais les fabricants sont tout aussi intéressés par les solutions logicielles qui accélèrent les processus critiques tout au long du pipeline de fabrication. L'apprentissage profond est sur une telle solution.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique basé sur de grands réseaux de neurones modelés vaguement sur le cerveau humain. Il s'agit d'un concept complexe basé sur l'apprentissage de fonctionnalités hiérarchiques à l'aide d'exemples de formation étiquetés à la main. Un réseau neuronal compose des milliers de nœuds de processus interconnectés organisés en couches. Les premiers réseaux étaient limités à quelques couches seulement, mais les réseaux neuronaux modernes peuvent s’étendre jusqu’à 50 couches.

L’objectif de l’apprentissage profond est d’enseigner aux logiciels comment reconnaître les caractéristiques intéressantes à plusieurs niveaux d’abstraction. L'analyse d'images algorithmique simple comprend un logiciel réussite/échec qui détecte lorsqu'une pièce s'écarte des spécifications définies par l'utilisateur. Mais cela dépend de l’intervention humaine et de l’établissement initial de limites fixées.

Les logiciels d'apprentissage profond se concentrent de plus en plus sur l'apprentissage de fonctions complexes et la cartographie automatique des entrées et des sorties sur la base uniquement des données dérivées du système. Placé dans le contexte de l’analyse des contaminants, le logiciel d’apprentissage profond apprend à détecter les défauts en parcourant algorithmiquement une hiérarchie de concepts simples répartis dans le réseau neuronal. Mais comment cela peut-il contribuer à améliorer l’efficacité des processus ?

Analyse des contaminants avec MIPAR

Chez MIPAR, nous sommes spécialisés dans le développement de solutions logicielles d'analyse d'images personnalisées basées sur des algorithmes propriétaires. Nous avons fourni une solution unique d’analyse des contaminants à un fabricant de papiers filtres. Le produit est allé au-delà des simples sorties binaires, fournissant une classification complète, un nombre, une mesure de taille et une forme des contaminants avec une fiabilité exceptionnelle. Cela fournit un niveau de précision impossible à atteindre à des débits élevés en utilisant des protocoles d'inspection standard. Il permet aux utilisateurs de maximiser leurs profits et de minimiser les non-conformités potentielles, réduisant ainsi le risque de rappels de produits coûteux et garantissant une cohérence d'un lot à l'autre.