Le webinaire KITT4SME "AI applied to quality control of fasteners - the Dimac experience, state of the art and perspectives for the future" a eu lieu le lundi 11 décembre, avec la participation de 62 personnes.
Si l'IA excelle dans la sélection de défauts de surface indétectables par les méthodes traditionnelles, sa mise en œuvre pose des problèmes de fiabilité, de performance, de productivité et de flexibilité. Pour relever ces défis, il faut notamment gérer l'entraînement des réseaux neuronaux sans échantillons adéquats, ce qui a un impact sur les taux de faux rejets et les taux de sélection.
Ce webinaire s'est penché sur l'application efficace des outils d'intelligence artificielle (IA) dans les machines de tri pour le contrôle de la qualité des fixations et des petites pièces dans la production en grande série.
Le projet pilote KITT4SME Dimac et R2M a été présenté. Il s'agissait de tester la réalité augmentée en tant qu'outil permettant d'élargir la base de données d'images de détectives pour l'entraînement à l'IA.
Le résultat a élargi le champ d'application de l'IA à des contextes auparavant considérés comme impossibles, approchant les performances des algorithmes traditionnels de vision par ordinateur. Le webinaire a présenté à la fois la perspective d'adoption par l'utilisateur final et le déploiement de cette solution d'IA par le fournisseur de technologie.
Merci d'avoir participé au webinaire KITT4SME "AI applied to quality control of fasteners - the Dimac experience, state of the art and perspectives for the future".
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En partenariat avec R2M Solution