Accueil Contrôle Qualité AnotherBrain veut booster la détection de défauts esthétiques avec son IA brevetée Blue Phosphor

AnotherBrain veut booster la détection de défauts esthétiques avec son IA brevetée Blue Phosphor

Blue Phosphor inaugure une nouvelle ère du contrôle qualité en redonnant aux industriels le contrôle sur leur service qualité grâce à une IA frugale, rapide à entrainer et à implémenter dans n’importe quelle chaine de production. Cette solution bénéficie de sept ans de R&D pour arriver à un modèle opérationnel qui permet d’automatiser les tâches ingrates et faire émerger facilement l’opérateur augmenté.

AnotherBrain, l’inventeur de l’Organic AI, annonce la disponibilité de Blue Phosphor, une solution de contrôle qualité mise au point à partir des IA d’AnotherBrain développées depuis sept ans pour répondre, entre autres, aux problématiques des industriels du luxe, à la pharmacie, en passant par l’automobile pour éliminer les défauts esthétiques de leurs productions. La particularité d’Organic AI est de s’inspirer du fonctionnement de la colonne corticale et  de la nature (par exemple les insectes sociaux) ce qui permet de réduire drastiquement les ressources nécessaires à son fonctionnement.

Apprendre à partir d’une bonne pièce

L’avantage majeur de Blue Phosphor est de pouvoir analyser et bâtir une solution sur-mesure à partir des pièces validées par la direction qualité de l’entreprise et ensuite de très rapidement entrer en fonction. « C’est l’ADN même de notre solution que de pouvoir se passer de défauthèque ou de base de données lourdes qui augmentent les temps d’apprentissage de l’IA et surtout augmentent ses besoins en puissance de calcul… Avec Blue Phosphor, on part d’une ou plusieurs pièces validées et on démarre l’automatisation afin de permettre à l’opérateur de se concentrer sur les taches à valeur ajoutée », précise Anne-Sophie Madoire-Rouzaud, COO d’AnotherBrain.

Travailler en local pour éviter les risques

Un autre point stratégique pour les industriels est d’être assurés que leur ligne de production ne sera pas piratée ou prise en otage via le cloud ou Internet. Blue Phosphor est une des utilisations de la nouvelle génération d’IA développé par AnotherBrain et dans le cadre de l’automatisation du contrôle qualité, elle n’a pas besoin d’être connectée.

« Depuis des années on nous parle du tout cloud à longueur de temps mais sur le terrain industriel, la connexion avec l’extérieur de la chaine de production demeure un risque qui touche à l’outil de production. Blue Phosphor est en parfaite correspondance avec cette attente de nos clients car elle ne va pas chercher de puissance additionnelle dans le nuage et qu’elle est compatible avec la majorité des capteurs et des robots du marché. » ajoute Anne-Sophie Madoire-Rouzaud.

Aller plus loin vers pour une qualité réellement sous contrôle

Propulsée par l’intelligence artificielle novatrice d’AnotherBrain, Blue Phosphor est facile à utiliser et adaptable à divers systèmes d’acquisition. Cette technologie permet de détecter toute forme de défaut, indépendamment de leur taille. Ses deux applications principales sont, d’une part, la vision qui assure la qualité en temps réel sur la ligne de production. Elle permet de capturer des images directement sous la caméra de production et les classifient comme OK ou KO, en fonction de leur conformité. Cela crée la base de données pour entraîner les modèles d’IA. Elle donne aussi la possibilité, une fois le modèle d’IA entraîné, de procéder à des inspections de pièces en temps réel, offrant une évaluation instantanée de la qualité basée sur l’apprentissage précédent.

D’autre part, Blue Phosphor a pour applicationPilot, qui permet de superviser la production et renforcer la fiabilité des contrôles en donnant la possibilité de revalider la base de données, s’assurant que les classifications OK/KO soient correctes et représentatives de leurs standards de qualité. Les responsables qualité peuvent ensuite entraînez en autonomie leurs modèles d’IA sur leurs cas spécifiques. Enfin, grâce à une interface intuitive, ils ont la possibilité d’ajuster les critères de tolérance du modèle IA, optimisant ainsi la précision du contrôle qualité.

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