Control of visual quality products - Formalization of process expertise and proposal of a robust approach to human visual inspection

Abstract

L'apparence d'un produit joue un rôle important dans la perception de sa qualité par le client. Au-delà des fonctionnalités qu'il doit remplir, un produit doit désormais avoir un aspect irréprochable. Il n'y a cependant pas de surface parfaite car, à un niveau de grossissement donné, un écart par rapport à une surface idéale peut toujours être identifié. Pour détecter cet écart et évaluer son impact sur la qualité perçue du produit, les entreprises mettent généralement en place un contrôle visuel d'aspect de surface de leurs produits. Une première thèse a été réalisée au Laboratoire SYMME afin de proposer une méthodologie permettant de réduire la variabilité généralement observée sur les résultats de ce type de contrôle. Nos travaux se situent dans la continuité de ces travaux avec l'objectif de proposer des méthodes et des outils pour la maîtrise des trois étapes d'un contrôle visuel d'aspect : exploration, évaluation et décision. Le projet de thèse réalisé dans le cadre d'un programme européen de recherche INTERREG IV réunissait différentes Universités et Entreprises. Les pratiques des entreprises partenaires ont procurés un terrain d'expérimentation des recherches proposées. Partant de cette observation, nous avons proposé une conceptualisation du contrôle visuel humain débouchant sur des propositions de méthodes et outils adaptés aux trois étapes. Ces propositions ont été testées dans les entreprises partenaires pour vérifier leur robustesse à la variété des situations industriels. Nous avons par exemple proposé un nouveau test R2&E2 Conformité qui mesure la variabilité d'un contrôle visuel et contribue à l'identification des sources possibles de cette variabilité. Outre cette conceptualisation pour la création d'outils, nous listons un ensemble de recommandations à suivre par les entreprises pour une meilleure exploration des anomalies. Nous proposons également un ensemble d'attributs sensoriels permettant de caractériser, en vue de l'évaluer, toute anomalie d'aspect. Enfin, nous montrons comment, en formalisant le processus d'expertise, un contrôleur peut évaluer une anomalie d'aspect et juger de son impact sur la qualité perçue du produit.The product appearance plays an important role in the perception of quality by the customer. Beyond the features that must be satisfied, now a product must have a flawless appearance. However, there is no perfect surface, because a given level of magnification, a deviation from an ideal surface can always be identified. To detect this deviation and assess its impact on perceived product quality, companies usually set up a visual inspection of the surface appearance of their products. A first PhD thesis was carried out at the Laboratoire SYMME to propose a methodology to reduce the variability generally observed on the results of this type of inspection. Our work is in the continuity of this thesis with the aim to propose methods and tools for the control of three stages of visual inspection of surface appearance: exploration, evaluation and decision. The thesis project carried out under of a European research program INTERREG IV brought together different Universities and Companies. The practices of corporate partners have brought a testing field for the proposed researches. Based on this observation, we proposed a conceptualization of human visual inspection leading to proposals for methods and tools adapted to the three stages. These proposals were tested in the partner companies to verify their robustness to a variety of industrial situations. For example, we proposed a new test R2&E2 Compliance which measures the variability of a visual inspection and helps to identify possible sources of this variability. In addition to this conceptualization for the development of tools, we list a set of recommendations to be followed by companies for a better exploration of anomalies. We also propose a set of sensory attributes to characterize, with a view to evaluate any anomaly appearance. Finally, we show how to formalize the expertise process, a controller can evaluate an anomaly appearance and judge its impact on the perceived quality of the product