IA inspection visuelle matériaux

Contexte

Sidérurgiste européen (CA 5Md€) produisant des tôles d'acier pour l'automobile. Le contrôle qualité de surface des tôles est réalisé par inspection visuelle manuelle par 20 opérateurs en 3x8. Les défauts de surface (rayures, porosités, oxydation, inclusions) sont détectés à un taux de 94% mais avec une forte variabilité selon l'opérateur et le moment de la journée.

Problème & Défi

Taux de détection défauts surface : 94% en moyenne mais chute à 85% en fin de poste (fatigue). Variabilité inter-opérateurs de 12% : les clients automobile exigent une constance >99%. Rebuts détectés tardivement chez le client : 0.8% des tôles livrées sont retournées (coût 10M€/an). Cadence de production limitée par le temps d'inspection (2 secondes/mètre de tôle). Recrutement d'inspecteurs qualité de plus en plus difficile (métier pénible).

Solution & Livrables

Système de vision IA intégré en ligne de production avec caméras linéaires haute résolution (50μm) et éclairage multidirectionnel. Modèle de détection et classification des défauts surface entraîné sur 200K+ images annotées. Détection en temps réel à la vitesse de production (>1m/s) avec taux de détection de 99.8%. Classification automatique des défauts par type et gravité avec corrélation process (identifier la cause). Edge computing : traitement local sans latence, compatible avec les contraintes de production.

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