Études de cas

Défauts microscopique: une précision de 99% grâce à l'IA et la robotique

  • Client

    Fabricant d'implants orthopédiques

  • Service

    Intelligence artificielle

  • Industrie

    Santé

Fabricant d'implants orthopédiques
Fabricant d'implants orthopédiques

Notre client est une multinationale spécialisée dans la conception, la fabrication et la commercialisation d’une large gamme d’implants orthopédiques. Ils fabriquent également des appareils destinés à guider les médecins lors de chirurgies semi-robotisées.

Solution

Dans un premier temps, la tâche de Vooban était de développer un modèle d’intelligence artificielle de reconnaissance des défauts. Il s’agit d’un modèle supervisé, qui détecte et catégorise toutes les anomalies possibles sur un produit donné.

Dans un deuxième temps, nous avons aussi développé l’interface utilisateur et l’application web où sont répertoriées toutes les images des produits. Cette interface permet à l’entreprise de monitorer le processus d’assurance qualité et d’ajuster leurs seuils de tolérance pour la détection des anomalies.

Vooban a également aidé l’entreprise avec tout le volet de robotique collaborative pour la manipulation en usine. Dans une salle stérile, le robot UR5 inspecte lui-même les pièces en les classant selon leur niveau de qualité. Pour ce faire, il utilise un outil de préhenseur à vide pour déplacer les pièces sans les endommager, le tout afin d’offrir une solution complète de manutention et de détection de défauts.

Défis

Comme c’est généralement le cas avec les industries pharmaceutique et médicale, les produits sont soumis à des normes rigoureuses et de nombreux audits de qualité, et doivent donc être exempts de défauts qui pourraient compromettre les procédures médicales.

Or, ces défauts sont souvent très difficiles à repérer puisqu’ils sont microscopiques (parfois moins d’un mm2), en plus de posséder une grande variabilité dans leur apparence. Des égratignures, des taches ou des points noirs, à titre d’exemple, ne sont jamais identiques d’un produit à l’autre et demandent une vérification exhaustive pour éviter les rappels ou les incidents.

L’entreprise effectuait auparavant leur contrôle qualité de façon manuelle, une méthode peu efficace qui permettait un grand taux d’erreur.

Résultats

Aujourd’hui, notre modèle de détection excède les normes de la FDA. En effet, il performe à plus de 99%, tout en générant moins de 3% de faux rejets, un résultat incroyable pour une industrie où la détection d’anomalies et aussi cruciale. Un projet de la sorte est parfait pour le domaine médical, où il y a beaucoup de conformité nécessaire à la distribution des produits et où les défauts sont souvent minuscules.

99%

RÉSULTATS

Efficacité du modèle d'IA

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