Formation Inspection de la production par la vision industrielle augmentée à Arpajon - IRA                                   

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   Formation 

  Inspection de la production par la vision industrielle augmentée à Arpajon 
============================================================================

     Formation disponible à Arpajon - Île-de-France  

   ### Durée

4 jours, 24 heures 30 minutes

 ### Localité

Arpajon (91290)

 ### Financement

 OPCO, France Travail 

 ### Modalité

 Présentiel 

  Prochaines sessions INTRA possibles dans votre entreprise sur Arpajon (Groupe de 4 personnes minimum) 
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  21 au 24 septembre 2026

Arpajon (91290)

∙

 Dans 8 semaines

 Demander un devis gratuit

   06 au 09 octobre 2026

Arpajon (91290)

∙

 Dans 10 semaines

 Demander un devis gratuit

   26 au 29 octobre 2026

Arpajon (91290)

∙

 Dans 13 semaines

 Demander un devis gratuit

   02 au 05 novembre 2026

Arpajon (91290)

∙

 Dans 14 semaines

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 Objectifs
---------

 Concevoir et configurer une solution de vision industrielle adaptée à une application d'inspection automatisée en production

 Mettre en oeuvre des méthodes d'inspection automatisée par intelligence artificielle pour détecter et classifier les défauts de production

 Déployer et exploiter des solutions de vision industrielle augmentée intégrant l'intelligence artificielle en environnement industriel

 Programme
---------

###  Dimensionner le dispositif d'éclairage selon les propriétés du produit et la lumière de l'environnement 

- Théorie de la lumière et des interactions onde-matière
- Technologie des sources d'éclairage à LED pour l'inspection industrielle
- Paramètres d'ajustement du rendu d'éclairage (spectre, IRC, Température de couleur...)
- Dimensionnement optique, électrique et thermique de la source d'éclairage
- Pilotage électronique des sources de lumière

###  Dimensionner et configurer le système de vision industrielle 

- Théorie optique de l'objet projeté sur le capteur d'image
- Sélection de l'objectif : focale fixe ou variable par bague manuelle ou motorisée, lentilles et filtres optiques, ouverture et mise au point, profondeur de champ, distance de travail, cadre de vue...
- Sélection du capteur : technologie, définition d'image, taille, position, diagonale, caractéristiques des pixels, résolution et nombre de bits de conversion, spectre de détection (noir et blanc, couleur RVB, Infrarouge), propriétés des photosites et filtres colorimétriques - Matrice de Bayer...
- Exposition du capteur, diaphragme d'ouverture, vitesse d'obturation, technologie de l'obturateur (Rolling/globalSshutter), sensibilité ISO, bruit résiduel, contraste, luminosité, balance des blancs...
- Paramétrage et traitement logiciel, format du fichier photo, compression, traitement d'image, filtrage numérique, correction des défauts et aberrations optiques...

###  Exploiter un algorithme IA deep learning type CNN pour inspecter l'image du produit et détecter automatiquement les défauts de production 

- Théorie IA-Deep-Learning-CNN : Présentation des architectures type et du principe d'analyse d'image par méthode d'apprentissage et d'entrainement sur un dataset de référence. Labélisation et annotation des images (ImageNet, MNIST...). Méthode de descente du gradient, fonctions de perte (loss) et d'erreur, ReLU, forward/backward propagation, identification des paramètres de détection...
- Etude des modèles et des paramètres d'ajustement du réseau de neurones convolutifs, noyau de filtrage, couches de convolution, fonction d'activation, pooling, couches entièrement connectées, régression linéaire, classification et segmentation d'images, détection des défauts de production...
- Exemples des modèles de référence type LeNet-5, AlexNet, YOLO, R-CNN...

###  Utiliser les solutions IA des fabricants 

- Présentation des caméras de vision industrielle proposées par les principaux fabricants
- Solutions de vision industrielle augmentée IA pour l'inspection et la détection de défaut en production. Détection d'objet ou de forme, comparaison de l'image au dataset de référence, classification, segmentation, identification automatisée des anomalies sur le produit
- Mise en oeuvre d'une solution de vision industrielle augmentée IA avec intervention d'un fabricant pour démonstration des performances atteintes

 En savoir plus
--------------

  [    

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PDF — 1,2 Mo

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### Accessibilité aux personnes handicapées

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### Comment se déroulent nos formations ?

 ](https://ira.eu/deroulement-formation) 

 Avis et satisfaction
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       Stats non disponible à ce jour  

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 Taux de satisfaction global de la catégorie Régulation avancée et opt. des procédés ind.

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À partir de 2 650,00 €(1) 

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 ### Inspection de la production par la vision industrielle augmentée

 Régulation avancée et opt. des procédés ind. 

       Civilité  \*  

     M Mme Autre  

   Nom  \*  

   Prénom  \*  

    Entreprise  \*  

   Nombre d'apprenants  \*  

     1 2 3 4 5+  

    E-mail  \*  

    Téléphone  \*  

    Ville souhaitée  \*  

    Date souhaitée  \*  

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    Aussi disponible sur Arpajon
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  [ 

 Régulation avancée et opt. des procédés ind. 

 ###  Optimisation de la consommation énergétique des procédés 

  2 jours, 14 heures

   Présentiel  

  À partir de 1 520,00 € HT 

 ](https://ira.eu/formation/optimisation-de-la-consommation-energetique-des-procedes/arpajon)

 [ 

 Régulation avancée et opt. des procédés ind. 

 ###  Optimisation de l'outil de production par la régulation 

  3 jours, 21 heures

   Présentiel  

  À partir de 2 150,00 € HT 

 ](https://ira.eu/formation/optimisation-de-loutil-de-production-par-la-regulation/arpajon)

 [ 

 Régulation avancée et opt. des procédés ind. 

 ###  Doper la régulation PID par la modélisation physique du procédé 

  5 jours, 31 heures

   Présentiel  

  À partir de 3 050,00 € HT 

 ](https://ira.eu/formation/doper-la-regulation-pid-par-la-modelisation-physique-du-procede/arpajon)

 [ 

 Régulation avancée et opt. des procédés ind. 

 ###  Régulation de combustion des fours 

  4 jours, 28 heures

   Présentiel  

  À partir de 2 850,00 € HT 

 ](https://ira.eu/formation/regulation-de-combustion-des-fours/arpajon)

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