La fabrication zéro défaut, vue par l’IA.
DeepVision détecte les défauts, mesure les pièces, compte les unités et lit les étiquettes à la cadence de la ligne. Il fonctionne sur nos caméras et notre matériel edge et transmet son verdict directement à votre automate, de l’atelier d’emboutissage au quai de chargement.
Découvrir la plateforme DeepVision →En service sur des lignes de production et des quais chez
De 30 images d’exemple à une ligne en production.
Un enregistrement réel de DeepVision Studio : apprentissage sur 20 images conformes et 10 non conformes, déploiement sur une caméra à déclenchement matériel, puis inspection pièce après pièce avec chaque défaut entouré.
De la ligne de production au quai de chargement.
Nous concevons, fabriquons et mettons en service l’ensemble du système : mécanique, caméras, éclairage, calculateur edge et logiciel. Un seul fournisseur, responsable de l’ensemble.
Également sur mesure : systèmes multi-caméras pour grandes pièces. Voir les études de cas →
Caméra, éclairage et IA edge à n’importe quel poste de la ligne.
- Signal de rejet vers votre automate pour chaque pièce
- Emboutissage, fonderie, étiquettes, scellés, cartes électroniques, comprimés
- Chaque décision enregistrée avec son image
Jeux et affleurements sur chaque véhicule, mesurés en mouvement.
- Portique 3D traversant, sans arrêt ni gabarit
- Ouverture libre de 3,46 × 2,55 m pour berlines, SUV et monospaces
- Chaque mesure archivée avec l’identifiant du véhicule
Chaque carton comparé à l’expédition pendant le chargement du camion.
- Quantités commandées et chargées par code carton
- Cartons inconnus mis de côté pour affectation par un administrateur
- En option : remplissage du camion en volume
Le nombre de cartons sur chaque emplacement, sans inventaire manuel.
- Vues de face et de dessus des deux racks en un seul passage
- L’auditeur valide ou corrige chaque emplacement
- Rapprochement avec votre fichier de référence, en CSV
Caméras, calculateur edge et logiciel, conçus pour fonctionner ensemble.
Les images sont traitées au poste. Le verdict part vers votre automate et l’enregistrement vers vos systèmes. Rien n’a besoin de quitter l’usine.
De la caméra à l’éjection en moins de 100 ms.
Caméras industrielles GigE Vision
- 0,4–20 MPCapteurs Sony, obturateur global
- Caméra linéairejusqu’à plus de 1 100 PPM
- SWIRhumidité, à travers le plastique
Traitement local (edge)
Décisions au poste en quelques millisecondes. Fonctionne sans internet, et les images restent dans votre usine.
S’intègre à votre ligne
Configurer, entraîner et exploiter chaque poste
- IndusVision SDKAgent edge pour l’inspection en temps réel, Windows ou Ubuntu
- Outil de configuration des camérasConfigurer et calibrer les caméras sans programmation
- Tableaux de bord & rapportsChaque décision avec image, classe et indice de confiance, multi-lignes et multi-sites
Un interlocuteur unique
Mécanique, optique, éclairage, calcul et logiciel par une seule équipe.
Made in India
Conçu et fabriqué à Bengaluru, en Inde, par notre propre équipe d’ingénierie, de l’étude de faisabilité à la mise en service.
Conçu pour les exigences qualité les plus strictes.
Une seule pièce emboutie ou une soudure défectueuse peut déclencher un rappel. DeepVision contrôle les pièces à la cadence des presses, et le tunnel contrôle les véhicules finis.
- Fissures, bavures et cotes des pièces embouties
- Contrôle des soudures, pièces de fonderie et assemblages
- Jeux et affleurements sur véhicules finis
Des lignes à plusieurs centaines d’unités par minute ne peuvent pas être contrôlées à la main. DeepVision inspecte chaque unité à pleine vitesse de convoyeur.
- Étiquettes, scellés et bouchons à la cadence de la ligne
- Niveau de remplissage et codes de date
- Comptage des cartons à l’expédition
Chaque décision est enregistrée avec son image, sa classe de défaut et son indice de confiance, pour une traçabilité complète lors des audits BPF.
- Comprimés, gélules, flacons et blisters
- Vérification des étiquettes et codes-barres
- Intégrité de l’emballage et qualité d’impression
Apprend les nouvelles cartes à partir d’images plutôt que de jours de programmation de règles, avec bien moins de fausses alertes qu’une AOI à base de règles.
- Ponts de soudure et soudures froides
- Présence et orientation des composants
- Connecteurs, câbles et écrans
Des rayures sur acier plat à l’inspection de surface complète de panneaux de 2,4 m avec un réseau de 10 caméras.
- Rayures de surface sur acier plat
- Contrôle des trous, goujons et contours sur tôles
- Inspection de surface complète de grands panneaux
La même plateforme de vision au quai et dans les racks : ce qui est parti dans le camion, et ce qui se trouve sur chaque emplacement.
- Comptage des cartons au chargement et au déchargement
- Remplissage du camion en volume
- Inventaire des racks par emplacement
Des résultats en production réelle, pas en laboratoire.
moins de défauts d’étiquetage sur deux lignes d’emballage
9 400 → 1 150 défauts par million. Les réclamations sont passées de 3 par trimestre à zéro.
Lire l’étude de cas (en anglais) → Automobile · deux lignes constructeurs98,2 %Taux de détection combiné sur deux lignes
Mesuré sur 1 073 échantillons chez JBM Auto et un second constructeur, selon notre méthode publiée.
Lire la méthodologie (en anglais) → Automobile · caisse en blanc · JBM Auto100 %Détection des trous et goujons sur la ligne caisse en blanc
Chaque trou et chaque goujon contrôlés sur chaque caisse, ligne en production.
Lire l’étude de cas (en anglais) → Panneaux grand format≥98 %Taux de détection sur toute la surface des panneaux
10 caméras, panneaux jusqu’à 1 240 × 2 445 mm, décisions en moins de 100 ms.
Lire l’étude de cas (en anglais) → Notre méthodeNos chiffres s’appuient sur une méthode.
- Échantillon de référence
- Fonctionnement en parallèle de vos contrôleurs
- Vérité terrain humaine
- Taux de détection et de fausses alertes
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Qu’est-ce que l’inspection visuelle par IA ?
Des caméras photographient chaque unité et un modèle entraîné décide si elle est conforme, la mesure, la compte ou lit son marquage, sur chaque unité, pour chaque équipe. DeepVision indique ensuite à votre automate quoi faire de la pièce.
Combien d’images faut-il pour démarrer ?
DeepVision peut apprendre à partir d’environ 200 images. Dans l’enregistrement Studio ci-dessus, 20 images conformes et 10 non conformes ont suffi pour les pièces d’exemple. Le nombre nécessaire pour vos pièces se confirme pendant l’essai.
Faut-il internet ou le cloud ?
Non. L’inspection tourne sur un calculateur edge au poste : les décisions prennent quelques millisecondes et les images restent dans votre usine.
Est-ce compatible avec notre automate et notre MES ?
Oui. DeepVision se connecte aux automates Siemens, Allen-Bradley et Mitsubishi ainsi qu’aux systèmes MES et SCADA, en général sans modifier la ligne.
Combien de temps dure un déploiement ?
De quelques jours à quelques semaines. Notre déploiement sur les lignes d’emballage d’un industriel de la grande consommation était en production dès le 7e jour. La connexion à la caméra et à l’automate prend moins de 30 minutes. Suivent un pilote sur vos pièces et un fonctionnement en parallèle de votre contrôle actuel.
Quelle est sa précision, et comment le savez-vous ?
Sur des installations réelles : 100 % sur la ligne caisse en blanc de JBM Auto, 98,2 % sur deux lignes constructeurs (1 073 échantillons), au moins 98 % sur les panneaux grand format et plus de 98 % en inspection SWIR chez Tata Steel. Mesuré avec un échantillon de référence, un fonctionnement en parallèle et une vérité terrain humaine.
Montrez-nous le défaut qui vous échappe encore.
Apportez une pièce, une photo ou un problème de ligne. Nous vous montrerons comment DeepVision le détecterait et ce qu’il faudrait pour l’exploiter sur votre ligne.
- 01Faisabilité sur vos piècesÉchantillons ou visite de ligne : nous définissons caméras, éclairage et position.
- 02Pilote en quelques joursEntraîné sur vos propres images, à partir d’environ 200.
- 03ValiderUn fonctionnement en parallèle de vos contrôleurs.
- 04GénéraliserToutes les lignes et usines depuis une seule console, avec réentraînement quand les produits changent.