Je viens sur site pour observer la ligne, la cadence et les défauts recherchés. Je propose ensuite caméra, objectif et éclairage, car un bon montage simplifie beaucoup le modèle. Nous collectons des images de produits conformes et défectueux, que j’annote selon une consigne validée par votre responsable qualité. J’entraîne un modèle de détection ou de segmentation, puis je le déploie sur un boîtier industriel. Une période de fonctionnement en double contrôle permet de régler les seuils avant d’automatiser le rejet. Basé à M'Sila, je reste joignable pendant toute la durée de la mission. Outils utilisés : NVIDIA Jetson, TensorRT, OpenCV, Python. Délai indicatif : 52 jours à partir de la réception de tous les éléments.
Le contrôle se fait à l’œil en fin de ligne. Avec la cadence et la fatigue, des produits défectueux passent, et les réclamations clients arrivent des semaines plus tard.
Un poste de contrôle automatique qui inspecte chaque produit, écarte ou signale les défauts, et enregistre les images pour analyse et traçabilité.
Trois mois de suivi sur site ou à distance et une mise à jour du modèle.
Paiement en deux fois : la moitié au lancement, le reste à la livraison validée.
Votre moteur de recherche comprend enfin le jargon de votre métier, en arabe comme en français.
Un travail exploratoire sur un modèle qui signale les radiographies thoraciques à revoir en priorité.
Quantification, export ONNX, TensorRT : le même modèle, plus léger et plus rapide sur votre matériel.
Un chatbot qui répond à partir de vos fiches produits et procédures, et indique d’où vient la réponse.
