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dc.contributor.authorLakache, Ahmed-
dc.contributor.otherZouaghi, Iskander, Directeur de thèse-
dc.contributor.otherBarkat, Nouha, Directeur de thèse-
dc.date.accessioned2024-11-03T09:46:24Z-
dc.date.available2024-11-03T09:46:24Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.otherEP00815-
dc.identifier.urihttp://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11073-
dc.descriptionMémoire de Projet de Fin d’Etudes : Génie Industriel. Data Science-Intelligence Artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2024fr_FR
dc.description.abstractCe 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.isofrfr_FR
dc.subjectInspection de la qualitéfr_FR
dc.subjectProduction de détergentsfr_FR
dc.subjectHenkelfr_FR
dc.subjectContrôle qualitéfr_FR
dc.subjectApprentissage automatiquefr_FR
dc.subjectVision industriellefr_FR
dc.subjectDétection des défautsfr_FR
dc.titleSystème d’inspection qualité pour les sachets de détergent par vision industrielle et intelligence artificiellefr_FR
dc.typeThesisfr_FR
Collection(s) :Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle

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