Proposition de contrôle qualité par vision industrielle
Aperçu
En quoi consiste ce défi.
Vous concevez un système de vision industrielle pour détecter des défauts sur une ligne de production automobile. Obtenez un certificat vérifiable.
Le brief
Ce que vous ferez, et ce que vous démontrerez.
Concevoir un système de vision par ordinateur capable de remplacer une partie du contrôle visuel manuel en fin de ligne, sans dégrader la cadence ni le taux de détection des défauts critiques.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Relier les contraintes d'acquisition d'image (éclairage, angle, formation de l'image) aux performances d'un système de vision industrielle
- Justifier le choix d'une architecture de réseau de neurones convolutif (CNN) adaptée à une tâche de classification de défauts
- Concevoir un protocole d'annotation de données d'images cohérent avec une taxonomie de défauts
- Définir des critères d'acceptation liant précision et rappel du modèle aux coûts métier réels
Adéquation au programme
Où cela s'inscrit dans votre cursus.
Renforce les mêmes compétences que celles attendues par votre diplôme.
Cursus associés bientôt disponibles.
Compétences
Les compétences que vous démontrerez.
Chacune apparaît sur votre certificat vérifié.
Débouchés
Les métiers auxquels ce défi vous prépare.
De vrais intitulés. De vraies passerelles de compétences. Choisissez celui qui se rapproche le plus de votre trajectoire.
Les parcours de carrière que ce défi construit
Métiers de référenceIngénieur(e) Qualité
Ce défi entraîne à traduire des exigences qualité industrielles en spécifications techniques mesurables, une compétence centrale pour piloter des projets d'amélioration de contrôle qualité en usine.
Ce défi renforce
- computer-vision
- data-annotation
- classification-regression
Ingénieur(e) Machine Learning
La justification d'une architecture de CNN adaptée à des contraintes de cadence et de coût prépare à concevoir des pipelines de modèles déployables en environnement contraint.
Ce défi renforce
- computer-vision
- cnn-classification
- classification-regression
Ingénieur(e) IA
Concevoir un protocole d'annotation et un pipeline de classification bout en bout développe les réflexes nécessaires pour spécifier des systèmes d'intelligence artificielle appliqués à l'industrie.
Ce défi renforce
- cnn-classification
- computer-vision
- data-annotation