Automatisation du contrôle qualité et réduction des non conformités en utilisant des techniques de machine learning chez Faurecia Clean Mobility

Quality control applications in the automotive industry are numerous. Automotive companies are working on the automation of these applications and add a particular focus on securing their processes.In this thesis, the first contribution proposes an automated quality control for component presence. It allows to classify if the component is present, missing or has been replaced by another component. The algorithm can achieve an accuracy of 100% with live tests.The second contribution focuses on automating the quality control of welding seams that haven't been reached by leak tests, covering external aspects of welding defects. The images collected from the plants are not balanced, data augmentation techniques have been applied to reach more balanced dataset. In this contribution, a standard deep learning algorithm applied on raw data has been compared to data augmentation approaches. The target, defined by the plant, 97% of defected reference parts detection, has been reached on half of the welds. The challenge remains present on the other half.In the third contribution, deep learning model explainability and welding seams classification accuracy are combined. A hybrid approach of CNN-Machine learning classifier is proposed to improve the accuracy reached in the second contribution. This work presents a new model-driven optimization reaching an accuracy above 98% when applied on welding seams dataset.In the fourth contribution, ceramic monolith position and their relative breakages are studied. The quality control of these monoliths should be done during the production of exhaust pipes. A comparison between image processing filters for straight lines detection is presented. The tests were carried out by applying a rotation to the ceramic in a 5-degree step. The results show that canny filter applied with hough lines allows to achieve an accuracy of 99%.Finally, a Human Machine Interface (HMI) has been developed aiming to provide a Plug & Play system to the plants. The integration of this digital solution in the plant's cycle time will be discussed, as well as its architecture.Les applications de contrôle qualité dans l'industrie automobile sont nombreuses. Les constructeurs automobiles travaillent sur l'automatisation de ces applications et mettent un accent particulier sur la sécurité de leurs processus.Dans cette thèse, la première contribution propose un contrôle automatisé de présence de composants. La méthode proposée permet de déterminer si le composant est présent, absent ou a été remplacé par un autre composant. L'algorithme peut atteindre une précision de 100% avec des tests en conditions réelles.La deuxième contribution porte sur la classification des cordons de soudure non atteints par les tests d'étanchéité. Cette classification est relative aux aspects externes des soudures. Les images collectées à partir des usines ne sont pas équitablement réparties sur les classes du modèle d'intelligence artificielle. Des techniques d'augmentation de données ont été appliquées pour atteindre un ensemble de données mieux réparti. Dans cette contribution, un algorithme standard d'apprentissage profond appliqué sur des données brutes a été comparé à des approches d'augmentation de données. L'objectif, défini par l'usine, de 97% de détection des pièces de référence défectueuses a été atteint sur deux soudures. Le défi reste présent sur les deux autres soudures.Dans la troisième contribution, une approche hybride de CNN-Machine Learning Classifier est proposée pour améliorer la précision atteinte dans la seconde contribution. Ce travail présente une nouvelle optimisation pilotée par un modèle atteignant une précision supérieure à 98% lorsqu'elle est appliquée sur un jeu de données de cordons de soudure.Dans la quatrième contribution, les criques de monolithes en céramique sont étudiées. Leur contrôle qualité doit se faire lors de la fabrication de pots d'échappement. Une comparaison entre différents filtres de traitement d'images permettant la détection de l'orientation de la céramique est présentée. Les tests ont été réalisés en appliquant une rotation de la céramique par pas de 5 degrés. Les résultats montrent qu'avec la méthode "canny + hough lines", une précision de 99% est atteinte.Enfin, une Interface Homme Machine (IHM) a été développée et son objectif est de fournir un système Plug & Play aux usines. Cette contribution abordera les étapes à suivre pour déployer une solution numérique : son intégration dans le temps de cycle de l'usine suivant le Système de Gestion du Programme d'Innovation et son architecture

Automatisation du contrôle qualité et réduction des non conformités en utilisant des techniques de machine learning chez Faurecia Clean Mobility

Quality control applications in the automotive industry are numerous. Automotive companies are working on the automation of these applications and add a particular focus on securing their processes.In this thesis, the first contribution proposes an automated quality control for component presence. It allows to classify if the component is present, missing or has been replaced by another component. The algorithm can achieve an accuracy of 100% with live tests.The second contribution focuses on automating the quality control of welding seams that haven't been reached by leak tests, covering external aspects of welding defects. The images collected from the plants are not balanced, data augmentation techniques have been applied to reach more balanced dataset. In this contribution, a standard deep learning algorithm applied on raw data has been compared to data augmentation approaches. The target, defined by the plant, 97% of defected reference parts detection, has been reached on half of the welds. The challenge remains present on the other half.In the third contribution, deep learning model explainability and welding seams classification accuracy are combined. A hybrid approach of CNN-Machine learning classifier is proposed to improve the accuracy reached in the second contribution. This work presents a new model-driven optimization reaching an accuracy above 98% when applied on welding seams dataset.In the fourth contribution, ceramic monolith position and their relative breakages are studied. The quality control of these monoliths should be done during the production of exhaust pipes. A comparison between image processing filters for straight lines detection is presented. The tests were carried out by applying a rotation to the ceramic in a 5-degree step. The results show that canny filter applied with hough lines allows to achieve an accuracy of 99%.Finally, a Human Machine Interface (HMI) has been developed aiming to provide a Plug & Play system to the plants. The integration of this digital solution in the plant's cycle time will be discussed, as well as its architecture.Les applications de contrôle qualité dans l'industrie automobile sont nombreuses. Les constructeurs automobiles travaillent sur l'automatisation de ces applications et mettent un accent particulier sur la sécurité de leurs processus.Dans cette thèse, la première contribution propose un contrôle automatisé de présence de composants. La méthode proposée permet de déterminer si le composant est présent, absent ou a été remplacé par un autre composant. L'algorithme peut atteindre une précision de 100% avec des tests en conditions réelles.La deuxième contribution porte sur la classification des cordons de soudure non atteints par les tests d'étanchéité. Cette classification est relative aux aspects externes des soudures. Les images collectées à partir des usines ne sont pas équitablement réparties sur les classes du modèle d'intelligence artificielle. Des techniques d'augmentation de données ont été appliquées pour atteindre un ensemble de données mieux réparti. Dans cette contribution, un algorithme standard d'apprentissage profond appliqué sur des données brutes a été comparé à des approches d'augmentation de données. L'objectif, défini par l'usine, de 97% de détection des pièces de référence défectueuses a été atteint sur deux soudures. Le défi reste présent sur les deux autres soudures.Dans la troisième contribution, une approche hybride de CNN-Machine Learning Classifier est proposée pour améliorer la précision atteinte dans la seconde contribution. Ce travail présente une nouvelle optimisation pilotée par un modèle atteignant une précision supérieure à 98% lorsqu'elle est appliquée sur un jeu de données de cordons de soudure.Dans la quatrième contribution, les criques de monolithes en céramique sont étudiées. Leur contrôle qualité doit se faire lors de la fabrication de pots d'échappement. Une comparaison entre différents filtres de traitement d'images permettant la détection de l'orientation de la céramique est présentée. Les tests ont été réalisés en appliquant une rotation de la céramique par pas de 5 degrés. Les résultats montrent qu'avec la méthode "canny + hough lines", une précision de 99% est atteinte.Enfin, une Interface Homme Machine (IHM) a été développée et son objectif est de fournir un système Plug & Play aux usines. Cette contribution abordera les étapes à suivre pour déployer une solution numérique : son intégration dans le temps de cycle de l'usine suivant le Système de Gestion du Programme d'Innovation et son architecture

Automatisation du contrôle qualité et réduction des non conformités en utilisant des techniques de machine learning chez Faurecia Clean Mobility

Quality control applications in the automotive industry are numerous. Automotive companies are working on the automation of these applications and add a particular focus on securing their processes.In this thesis, the first contribution proposes an automated quality control for component presence. It allows to classify if the component is present, missing or has been replaced by another component. The algorithm can achieve an accuracy of 100% with live tests.The second contribution focuses on automating the quality control of welding seams that haven't been reached by leak tests, covering external aspects of welding defects. The images collected from the plants are not balanced, data augmentation techniques have been applied to reach more balanced dataset. In this contribution, a standard deep learning algorithm applied on raw data has been compared to data augmentation approaches. The target, defined by the plant, 97% of defected reference parts detection, has been reached on half of the welds. The challenge remains present on the other half.In the third contribution, deep learning model explainability and welding seams classification accuracy are combined. A hybrid approach of CNN-Machine learning classifier is proposed to improve the accuracy reached in the second contribution. This work presents a new model-driven optimization reaching an accuracy above 98% when applied on welding seams dataset.In the fourth contribution, ceramic monolith position and their relative breakages are studied. The quality control of these monoliths should be done during the production of exhaust pipes. A comparison between image processing filters for straight lines detection is presented. The tests were carried out by applying a rotation to the ceramic in a 5-degree step. The results show that canny filter applied with hough lines allows to achieve an accuracy of 99%.Finally, a Human Machine Interface (HMI) has been developed aiming to provide a Plug & Play system to the plants. The integration of this digital solution in the plant's cycle time will be discussed, as well as its architecture.Les applications de contrôle qualité dans l'industrie automobile sont nombreuses. Les constructeurs automobiles travaillent sur l'automatisation de ces applications et mettent un accent particulier sur la sécurité de leurs processus.Dans cette thèse, la première contribution propose un contrôle automatisé de présence de composants. La méthode proposée permet de déterminer si le composant est présent, absent ou a été remplacé par un autre composant. L'algorithme peut atteindre une précision de 100% avec des tests en conditions réelles.La deuxième contribution porte sur la classification des cordons de soudure non atteints par les tests d'étanchéité. Cette classification est relative aux aspects externes des soudures. Les images collectées à partir des usines ne sont pas équitablement réparties sur les classes du modèle d'intelligence artificielle. Des techniques d'augmentation de données ont été appliquées pour atteindre un ensemble de données mieux réparti. Dans cette contribution, un algorithme standard d'apprentissage profond appliqué sur des données brutes a été comparé à des approches d'augmentation de données. L'objectif, défini par l'usine, de 97% de détection des pièces de référence défectueuses a été atteint sur deux soudures. Le défi reste présent sur les deux autres soudures.Dans la troisième contribution, une approche hybride de CNN-Machine Learning Classifier est proposée pour améliorer la précision atteinte dans la seconde contribution. Ce travail présente une nouvelle optimisation pilotée par un modèle atteignant une précision supérieure à 98% lorsqu'elle est appliquée sur un jeu de données de cordons de soudure.Dans la quatrième contribution, les criques de monolithes en céramique sont étudiées. Leur contrôle qualité doit se faire lors de la fabrication de pots d'échappement. Une comparaison entre différents filtres de traitement d'images permettant la détection de l'orientation de la céramique est présentée. Les tests ont été réalisés en appliquant une rotation de la céramique par pas de 5 degrés. Les résultats montrent qu'avec la méthode "canny + hough lines", une précision de 99% est atteinte.Enfin, une Interface Homme Machine (IHM) a été développée et son objectif est de fournir un système Plug & Play aux usines. Cette contribution abordera les étapes à suivre pour déployer une solution numérique : son intégration dans le temps de cycle de l'usine suivant le Système de Gestion du Programme d'Innovation et son architecture

Automatisation du contrôle qualité et réduction des non conformités en utilisant des techniques de machine learning chez Faurecia Clean Mobility

Les applications de contrôle qualité dans l'industrie automobile sont nombreuses. Les constructeurs automobiles travaillent sur l'automatisation de ces applications et mettent un accent particulier sur la sécurité de leurs processus.Dans cette thèse, la première contribution propose un contrôle automatisé de présence de composants. La méthode proposée permet de déterminer si le composant est présent, absent ou a été remplacé par un autre composant. L'algorithme peut atteindre une précision de 100% avec des tests en conditions réelles.La deuxième contribution porte sur la classification des cordons de soudure non atteints par les tests d'étanchéité. Cette classification est relative aux aspects externes des soudures. Les images collectées à partir des usines ne sont pas équitablement réparties sur les classes du modèle d'intelligence artificielle. Des techniques d'augmentation de données ont été appliquées pour atteindre un ensemble de données mieux réparti. Dans cette contribution, un algorithme standard d'apprentissage profond appliqué sur des données brutes a été comparé à des approches d'augmentation de données. L'objectif, défini par l'usine, de 97% de détection des pièces de référence défectueuses a été atteint sur deux soudures. Le défi reste présent sur les deux autres soudures.Dans la troisième contribution, une approche hybride de CNN-Machine Learning Classifier est proposée pour améliorer la précision atteinte dans la seconde contribution. Ce travail présente une nouvelle optimisation pilotée par un modèle atteignant une précision supérieure à 98% lorsqu'elle est appliquée sur un jeu de données de cordons de soudure.Dans la quatrième contribution, les criques de monolithes en céramique sont étudiées. Leur contrôle qualité doit se faire lors de la fabrication de pots d'échappement. Une comparaison entre différents filtres de traitement d'images permettant la détection de l'orientation de la céramique est présentée. Les tests ont été réalisés en appliquant une rotation de la céramique par pas de 5 degrés. Les résultats montrent qu'avec la méthode "canny + hough lines", une précision de 99% est atteinte.Enfin, une Interface Homme Machine (IHM) a été développée et son objectif est de fournir un système Plug & Play aux usines. Cette contribution abordera les étapes à suivre pour déployer une solution numérique : son intégration dans le temps de cycle de l'usine suivant le Système de Gestion du Programme d'Innovation et son architecture.Quality control applications in the automotive industry are numerous. Automotive companies are working on the automation of these applications and add a particular focus on securing their processes.In this thesis, the first contribution proposes an automated quality control for component presence. It allows to classify if the component is present, missing or has been replaced by another component. The algorithm can achieve an accuracy of 100% with live tests.The second contribution focuses on automating the quality control of welding seams that haven't been reached by leak tests, covering external aspects of welding defects. The images collected from the plants are not balanced, data augmentation techniques have been applied to reach more balanced dataset. In this contribution, a standard deep learning algorithm applied on raw data has been compared to data augmentation approaches. The target, defined by the plant, 97% of defected reference parts detection, has been reached on half of the welds. The challenge remains present on the other half.In the third contribution, deep learning model explainability and welding seams classification accuracy are combined. A hybrid approach of CNN-Machine learning classifier is proposed to improve the accuracy reached in the second contribution. This work presents a new model-driven optimization reaching an accuracy above 98% when applied on welding seams dataset.In the fourth contribution, ceramic monolith position and their relative breakages are studied. The quality control of these monoliths should be done during the production of exhaust pipes. A comparison between image processing filters for straight lines detection is presented. The tests were carried out by applying a rotation to the ceramic in a 5-degree step. The results show that canny filter applied with hough lines allows to achieve an accuracy of 99%.Finally, a Human Machine Interface (HMI) has been developed aiming to provide a Plug & Play system to the plants. The integration of this digital solution in the plant's cycle time will be discussed, as well as its architecture

Automation of Quality Control in the Automotive Industry using Deep Learning Algorithms

International audience<div style=""&gt<font face="arial, helvetica"&gt<span style="font-size: 13px;"&gtQuality control is an essential operation for an&nbsp;</span&gt</font&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtautomotive company like Faurecia. A vast number of references&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtis produced, and many regions of interest need to be checked.&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtFor that, quality control is necessary and should be applied&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtto every reference part. Visual inspection is achieved by the&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtoperator who checks each part manually. After several checks per&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtday, the operator gets tired and thus may misqualify a welding&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtseam or a component control. To avoid that, Faurecia is trying&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtto integrate automatic quality control to obtain better overall&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtequipment effectiveness (OEE), especially to avoid performance&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtdegradation over the operator’s shift. Researches demonstrate the&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtability of a neural network to reach high precision in detecting&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtobject presence or absence. We have been able to achieve an&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtaccuracy of 99% with ResNet-50. Apart from accuracy, the&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtother performance matrices used in this work are reliability&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtand cycle time. Our contribution will help the current state of&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtmanufacturing by offering an automatic visual inspection, which&nbsp;</span&gt<span style="font-size: 13px; font-family: arial, helvetica;"&gtwill lead to other innovative projects in the automotive industry.</span&gt</div&g

Brick Orientation Adjustment in the Automotive Industry using Image Processing Techniques

International audienceA ceramic monolith risks breakage during production of the exhaust systems in the automotive industry. This is due to its position at a specific angle throughout the canning phase (stuffing technique). To overcome this problem, quality control needs to be automated on each brick. This control aims to adjust, if needed, the positioning of the brick before starting the production. This paper applies image processing techniques following the Canny-Hough method and reaches more than 99% of good detection of straight lines within a tolerance of ±5 degrees, as requested by the plant. Some vision parameters (gain, exposure time and aperture range), have been tested in order to have a better visibility of the reference part. Furthermore, a repeatability test is validated in this paper, allowing the algorithm to be deployed in the plant

Welding Seam Classification in the Automotive Industry using Deep Learning Algorithms

International audienceWelding seam inspection is key process in the automotive industry and should guarantee the quality required by the client. Visual inspection is achieved by the operator who checks each part manually, making the reliability highly improvable. That's why automating the visual inspection is needed in today's production process. Collecting data from inside the plant may not provide a balanced number of images between good welding seams and bad welding seams. In this article, we will compare a standard deep learning algorithm applied on raw data with data augmentation approaches. Our target is to reach an accuracy of 97 % on the defected reference parts. This target is reached on some welds, while it remains a challenge on other welds

Large Cell Neuroendocrine Carcinoma of the Bladder with Adenocarcinomatous Component

Large cell neuroendocrine carcinoma (LCNC) is one of the rarest types of bladder cancer occurring in <1%. Either pure or mixed with another component, it remains one of the most aggressive types of bladder cancer. We report a case of LCNC of the bladder with an adenocarcinomatous component. The patient was a 64-year-old smoker male, who presented for the first time with dysuria and hematuria. A bladder tumor invading the anterior and right lateral bladder walls was discovered, without any secondary localizations. Tumor biopsy showed an LCNC with adenocarcinomatous components. The patient was treated by recurrent tumor resections, chemotherapy, and radiotherapy. No improvement was noted despite close follow-up and adequate treatment. Neuroendocrine bladder tumor is known to have an aggressive, rapid, and disadvantageous evolution. Multiple case reports were published so far, and a recent review was conducted in March 2020 by Sanguedolce et al. (2020). More cases are needed to establish the best management plan for this type of tumor

Bellini Duct Carcinoma Misdiagnosed with Urothelial Papillary Carcinoma

Background. Collecting (Bellini) duct carcinoma (CDC) or Bellini duct carcinoma (BDC) is a rare subtype of kidney tumors, accounting for less than 3% and known to have the worst prognosis. It is known to have multiple clinical presentations; this is why it can be easily misdiagnosed. The aim of this article is to present a case of CDC that was initially misdiagnosed with urothelial papillary carcinoma (UPC) in a 41-year-old male. Case Presentation. Our patient presented with a left flank pain evolving for one month and one episode of gross macroscopic hematuria. Upon presentation, he had left costovertebral angle tenderness. Initial lab tests were normal. Computed tomography revealed a 5 cm solid mass of the left renal pelvis and multiple infracentimetric perihilar lymph nodes. Subsequently, the patient had left nephroureterectomy. Microscopic examination showed the presence of a high-grade urothelial papillary carcinoma of the renal pelvis’ lumen. All four of the dissected lymph nodes showed disease metastasis. Three years after establishing the diagnosis, the patient presented again for chronic abdominal pain, with a recent history of weight loss. CT scan showed a left paraaortic mass infiltrating the left psoas muscle over a length of 12 cm. Immunohistochemical profiling of this mass confirmed the diagnosis of Bellini duct carcinoma, rejecting the initial diagnosis of UPC. Therefore, the patient required a cisplatin-gemcitabine-based chemotherapy regimen. Conclusion. BDC remains one of the rare aggressive subtypes of RCC, having a multitude of initial clinical presentations and an unfavorable prognosis. In this patient, CDC was masquerading as a transitional cell carcinoma that should always be kept in mind as a possible presentation. Corresponding early imaging and histopathology exams are primordial for a correct diagnosis and thus a better prognosis