Évaluation d’un système de vision artificielle combinant un réseau neuronal et la logique floue pour l’inspection intelligente

Ce projet est en collaboration avec AUTO21. Van Rob est un fabricant de pièces automobiles de métal estampé de la région de Toronto. L’objectif de ce stage consiste à évaluer la performance d’un système de vision artificielle pour l’inspection en milieu industriel. L’évaluation de l’algorithme d’inspection intelligente, fondé sur un réseau neural et la logique floue et employé par un système de vision artificielle dénommé QVision, est l’objet de la thèse de maîtrise du stagiaire. Le système QVision original a été développé par un étudiant de maîtrise précédent. QVision a été installé dans l’une des unités de fabrication de Van Rob. La méthode de base consiste à tester la performance de QVision pendant que l’unité est en fonction. Différentes techniques seront mises à l’essai afin de corriger les problèmes qui seront détectés pendant la phase de test. La note de passage pour QVision sera un taux de faux négatifs de moins de 2 % (rejet d’une pièce acceptable) et aucun faux positif (approbation d’une mauvaise pièce). Si le système passe le test, Van Rob disposera d’un système de vision artificielle pour l’inspection éprouvé en production qui pourra être appliqué à d’autres étapes de la production. Un tel système fonctionnel réduira le nombre de faux négatifs et, par conséquent, le taux de mises au rancart. De plus, en éliminant les faux positifs, Van Rob éliminera les coûts économiques liés aux mesures correctives effectuées par les clients.

Faculty Supervisor:

M. Brian Surgenor

Student:

Brandon Miles

Partner:

Aurora Corporate Specialist

Discipline:

Engineering

Sector:

Automotive and transportation

University:

Queen's University