| Titre : |
Système d’inspection qualité pour les sachets de détergent par vision industrielle et intelligence artificielle |
| Type de document : |
document électronique |
| Auteurs : |
Ahmed Lakache, Auteur ; Iskander Zouaghi, Directeur de thèse ; Nouha Barkat, Directeur de thèse |
| Editeur : |
[S.l.] : [s.n.] |
| Année de publication : |
2024 |
| Importance : |
1 fichier PDF (9 Mo) |
| Présentation : |
ill. |
| Note générale : |
Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 106 - 107 . - Annexe p. 108 - 113 |
| Langues : |
Français (fre) |
| Mots-clés : |
Inspection de la qualité
Production de détergents
Henkel
Contrôle qualité
Apprentissage automatique
Vision industrielle
Détection des défauts
... |
| Index. décimale : |
PI01724 |
| Résumé : |
Ce projet vise à résoudre les défis liés à l’inspection de la qualité dans la production de détergents chez Henkel. L’objectif principal est de développer un système intégré de contrôle qualité utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique et de vision industrielle pour détecter les défauts en temps réel. Grâce à l’application de modèles de vision par ordinateur, ce projet cherche à améliorer l’efficacité de la production, à réduire les coûts liés aux non-conformités, et à garantir une meilleure satisfaction des clients. De plus, le système pourrait ultérieurement collecter des données en temps réel pour développer un modèle de maintenance prédictive, contribuant ainsi potentiellement à la politique de zéro perte de Henkel. |
Système d’inspection qualité pour les sachets de détergent par vision industrielle et intelligence artificielle [document électronique] / Ahmed Lakache, Auteur ; Iskander Zouaghi, Directeur de thèse ; Nouha Barkat, Directeur de thèse . - [S.l.] : [s.n.], 2024 . - 1 fichier PDF (9 Mo) : ill. Mode d'accès : accès au texte intégral par intranet
Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificielle : Alger, Ecole Nationale Polytechnique : 2024
Bibliogr. p. 106 - 107 . - Annexe p. 108 - 113 Langues : Français ( fre)
| Mots-clés : |
Inspection de la qualité
Production de détergents
Henkel
Contrôle qualité
Apprentissage automatique
Vision industrielle
Détection des défauts
... |
| Index. décimale : |
PI01724 |
| Résumé : |
Ce projet vise à résoudre les défis liés à l’inspection de la qualité dans la production de détergents chez Henkel. L’objectif principal est de développer un système intégré de contrôle qualité utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique et de vision industrielle pour détecter les défauts en temps réel. Grâce à l’application de modèles de vision par ordinateur, ce projet cherche à améliorer l’efficacité de la production, à réduire les coûts liés aux non-conformités, et à garantir une meilleure satisfaction des clients. De plus, le système pourrait ultérieurement collecter des données en temps réel pour développer un modèle de maintenance prédictive, contribuant ainsi potentiellement à la politique de zéro perte de Henkel. |
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PI00100 
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