Cas client · 2026

Vision par ordinateur - détection de défauts sur une ligne de calandrage

Vision par ordinateur -  détection de défauts sur une ligne de calandrage
Contexte

Sur les lignes de calandrage, certains défauts matière n'étaient détectés qu'après coup, lors de contrôles visuels ou d'étapes ultérieures de production. À ce stade, le produit était souvent déjà engagé dans le processus, ce qui rendait les rebuts coûteux et difficiles à éviter.

Enjeu

Mettre en place une détection visuelle en temps réel, directement sur le flux caméra de la ligne. Le modèle devait être suffisamment précis pour identifier les défauts critiques sans générer trop de fausses alertes, afin de rester réellement utile pour les opérateurs.

Notre approche
01
Immersion en atelier avec les opérateurs pour observer la ligne, comprendre les défauts les plus coûteux et collecter les premières données visuelles.
02
Création et annotation d'un corpus de plusieurs milliers d'images, avec validation par les experts métier pour garantir la qualité des labels.
03
Entraînement d'un modèle de vision par ordinateur, ajusté progressivement jusqu'à atteindre un niveau de précision exploitable en production.
04
Intégration en bord de ligne avec alerte temps réel au poste opérateur et conservation des détections pour enrichir le modèle dans le temps.
Résultat

Le système détecte les défauts critiques en temps réel avec un score F1 de 0,88. Intégré directement au poste opérateur, il permet d'agir plus tôt sur la ligne et continue de s'améliorer grâce aux nouvelles détections validées en production.

Stack technique
PyTorchOpenCVONNXFastAPIPythonEdge GPU
Service associé
LLM, RAG, OCR, Machine learning
Ce projet relève de notre offre IA Métier
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