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http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11073
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Élément Dublin Core | Valeur | Langue |
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dc.contributor.author | Lakache, Ahmed | - |
dc.contributor.other | Zouaghi, Iskander, Directeur de thèse | - |
dc.contributor.other | Barkat, Nouha, Directeur de thèse | - |
dc.date.accessioned | 2024-11-03T09:46:24Z | - |
dc.date.available | 2024-11-03T09:46:24Z | - |
dc.date.issued | 2024 | - |
dc.identifier.other | EP00815 | - |
dc.identifier.uri | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11073 | - |
dc.description | Mémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024 | fr_FR |
dc.description.abstract | Ce projet vise à résoudre les défis liés à l’inspection de la qualité dans la production de détergents chez Henkel. L’objectif principal est de développer un système intégré de contrôle qualité utilisant des techniques avancées d’apprentissage automatique et de vision industrielle pour détecter les défauts en temps réel. Grâce à l’application de modèles de vision par ordinateur, ce projet cherche à améliorer l’efficacité de la production, à réduire les coûts liés aux non-conformités, et à garantir une meilleure satisfaction des clients. De plus, le système pourrait ultérieurement collecter des données en temps réel pour développer un modèle de maintenance prédictive, contribuant ainsi potentiellement à la politique de zéro perte de Henkel. | fr_FR |
dc.language.iso | fr | fr_FR |
dc.subject | Inspection de la qualité | fr_FR |
dc.subject | Production de détergents | fr_FR |
dc.subject | Henkel | fr_FR |
dc.subject | Contrôle qualité | fr_FR |
dc.subject | Apprentissage automatique | fr_FR |
dc.subject | Vision industrielle | fr_FR |
dc.subject | Détection des défauts | fr_FR |
dc.title | Système d’inspection qualité pour les sachets de détergent par vision industrielle et intelligence artificielle | fr_FR |
dc.type | Thesis | fr_FR |
Collection(s) : | Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle |
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Fichier | Description | Taille | Format | |
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pfe.2024.DSIA.LAKACHE.Ahmed.pdf | PI01724 | 9.31 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
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