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Contrôle qualité

Industrial Anomaly Detection

Un système d'inspection visuelle en deux étapes sur 15 catégories de produits industriels.

d'exactitude en détection des défauts: 96 %d'exactitude en détection des défauts
faux positifs: -15 %faux positifs

Le problème

Sur une ligne de production, chaque fausse alerte arrête une pièce conforme et coûte du temps, tandis qu'un défaut manqué coûte bien plus.

Ce que j'ai construit

1
Conçu un système en deux étapes sur le jeu MVTec : classification du produit, puis détection des défauts par catégorie.
2
Servi le modèle via un endpoint FastAPI.

Résultats

92 % d'exactitude en classification sur 15 catégories de produits et 96 % d'exactitude en détection des défauts.
Faux positifs réduits de 15 %.

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