À ses 40 ans d’expérience en mesure, Novika ajoute une expertise appliquée en IA pour développer des systèmes automatisés d’inspection ; ceux-ci atteignent des niveaux de précision très élevés, ainsi qu’une grande rapidité d’exécution.
Par exemple, dans l’industrie du bois, l’évaluation de la qualité d’un produit et son classement reposent le plus souvent sur l’expertise d’employés formés à cette fin. Ceux-ci doivent rapidement identifier les défauts présents et décider si ceux-ci affectent le grade du produit. Avec les cadences élevées de production, l’erreur est inévitable, surtout après plusieurs heures de travail.
Pour apporter une solution simple et productive, l’équipe de Novika a mis au point une technologie qui repose sur des techniques d’apprentissage profond (deep learning), notamment des réseaux de neurones convolutifs (CNN), pour analyser des images de pièces de bois. Les réseaux de neurones sont entrainés pour localiser et évaluer des anomalies telles que les nœuds, les fissures et les trous, permettant ainsi une détection rapide et précise des défauts.
Cette approche permet d’améliorer la valeur commerciale des produits issus de la matière première, de réduire les rebuts, de garantir un contrôle qualité plus efficient et de minimiser les pertes dues aux erreurs dans l’inspection des matériaux.
Novika apporte ainsi à ses partenaires une solution d’une grande efficacité, implantable dans une variété d’infrastructures industrielles.
