Avec le deep learning, des contrôles qualité en profondeur
Les composants MEMS et micro-optiques sont des microsystèmes indispensables dans notre quotidien.S’ilstombentenpanneoufonctionnentmal,lesconséquencespeuventêtredésastreuses. Détecterlesanomaliesdemanièrefiables’avère donc un facteur clé de succès. Même les machinesd’inspectionvisuelleautomatisée(AVI, pourautomatedvisualinspection)nepeuventfaire la différence entre les défauts critiques et non critiques—cettetâchechronophageincombeauxresponsables qualité. Axetris souhaitait optimiser son processus d’inspection afin d'augmenter la fiabilité, la reproductibilité et la rapidité d'un facteur 10 et a décidé d’explorer le monde du deep learning avec le soutien du CSEM.
Le CSEM a développé une solution logicielle qui repose sur des réseaux de neurones et l’apprentissage automatique (machine learning) pour détecter, diagnostiquer et catégoriser les déviations. La méthode d'apprentissage dit profond (deep learning) permet quant à elle de détecter et d’identifier automatiquement n'importe quelles anomalies. Le CSEM a également veillé à ce qu'Axetris puisse aisément adapter les critères de décision des algorithmes aux différents paramètres de qualité. Jusqu'à présent, le système a établi une classification quasi parfaite des défauts. Il a aussi fourni des informations pour optimiser la chaîne de production et entraîné une augmentation de la satisfaction des clientes et clients.