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Title: Développement d'un système d'inspection visuelle par apprentissage profond
Authors: FEZZAI, Oussama
TAIBECHE, Ahmed
REBAI, Karima (Directeur de thèse)
Keywords: Inspection visuelle
Contrôle qualité
Apprentissage profond
CNN
Transfert d'apprentissage
Inception_v3, API
Issue Date: 2023
Abstract: Afin de garantir la sécurité des produits et préserver la réputation des producteurs d'eau enbouteille, l'inspection visuelle des bouteilles d'eau est cruciale. Notre projet se concentre sur ledéveloppement d'un système robuste d'inspection visuelle dans la production de bouteilles d'eau enutilisant différentes techniques d'apprentissage profond. Nous avons utilisé l'apprentissage par transfert avec des modèles Inception, en utilisant deux caméras pour inspecter des zones distinctes,chacune étant connectée à son réseau dédié. Grâce à des tests et à une évaluation approfondie, notreapproche atteint un taux de précision impressionnant de 94,5 %. Ces résultats mettent en évidencel'efficacité de notre système dans l'amélioration des processus d'inspection visuelle au sein del'industrie de la fabrication de bouteilles d'eau, contribuant ainsi à une meilleure qualité de produitet à la satisfaction des consommateurs.
Description: Projet de fin d’étude d'ingeniorat: Automatique et Informatique Industrielle: Alger: Ecole Nationale Supérieure des Technologie Avancées(ex ENST): 2023
URI: http://dspace.edu.enst.dz/jspui/handle/123456789/112
Appears in Collections:ING- Automatique et Informatique Industrielle

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