Studio digital en Valais — applications web, IA et vision par ordinateur pour PME suisses.
Studio digital en Valais — applications web, IA et vision par ordinateur pour PME suisses.
Computer vision industrielle & contrôle qualité automatisé — viticulture, horlogerie, agroalimentaire, pharma
Contrôle qualité automatisé, OCR, détection de défauts, lecture de codes-barres et vision industrielle pour l'industrie 4.0 en Valais. OpenCV, YOLO, PyTorch et déploiement edge sur Jetson ou Raspberry Pi — de la ligne de production à la cave viticole.
Le Valais abrite un tissu industriel dense et exigeant : le pôle chimique et pharmaceutique de Viège (Lonza, Novartis, DSM), les entreprises mécaniques de Sierre et Sion, l'industrie agroalimentaire, la viticulture et une logistique transfrontalière active. Dans tous ces secteurs, la machine vision — ou vision industrielle — permet d'automatiser ce que l'œil humain faisait jusqu'ici : inspecter, trier, compter, mesurer, lire.
TechSolve conçoit, installe et maintient des systèmes de vision industrielle sur mesure pour les PME et grandes entreprises du Valais et de Suisse romande. De la caméra industrielle au modèle de deep learning, en passant par l'éclairage, le boîtier IP65 et le logiciel de supervision, nous livrons des solutions clés en main avec un objectif unique : améliorer la qualité et la productivité, sans complexifier le quotidien de vos équipes.
Inspection 100 % des pièces en sortie de ligne : dimensions, assemblage, présence/absence, couleur, surface. Remplacement du contrôle statistique par un contrôle intégral, traçable pour vos certifications ISO 9001 et GxP.
Lecture automatique des étiquettes, numéros de lot, codes DataMatrix, dates de péremption, factures et bons de livraison. Intégration directe à votre ERP ou à votre système de traçabilité.
Rayures, éclats, porosités, taches, mauvais assemblages. Modèles de deep learning entraînés sur vos propres défauts, avec apprentissage continu à mesure que de nouveaux cas apparaissent.
Comptage de personnes (magasins, musées, offices du tourisme), tracking d'objets sur convoyeur, suivi de véhicules en logistique, mesure de taux d'occupation.
Contrôle d'accès consenti, reconnaissance de plaques (LPR) pour parkings, badges visuels. Strictement conforme à la nLPD suisse, avec analyse d'impact documentée.
Décodage haute vitesse de codes 1D/2D (EAN, Code128, DataMatrix, QR) pour la logistique, la pharma et la traçabilité agroalimentaire. Jusqu'à plusieurs centaines de codes par seconde.
Nous assemblons matériel, optique, modèles de deep learning et supervision comme un système de bout en bout. L'éclairage, souvent la clé du succès, est conçu au cas par cas ; le modèle est choisi selon la cadence et la précision requise.
Pour un domaine viticole valaisan, nous avons développé un système de tri optique de baies sur table de vibration : la caméra détecte les raisins abîmés, pourris ou non mûrs et commande un jet d'air comprimé qui les éjecte. Résultat : qualité de vendange équivalente au tri manuel, à trois fois la cadence, sans fatigue ni variabilité.
Dans le bassin industriel de Viège, nous intégrons des solutions de lecture de numéros de lot, de vérification de scellés et de détection de particules dans les flacons. Toutes les installations sont documentées pour les audits GMP/GxP et conservent l'historique des inférences pendant la durée légale de rétention.
Lecture de codes-barres haute cadence en zone de réception, mesure volumétrique des colis pour le calcul du volume facturable, vérification de contenu à l'ouverture des retours. Les systèmes s'intègrent à votre WMS (Abacus, SAP, Odoo) via API REST.
Comptage de personnes anonymisé à l'entrée des magasins, musées, stations de ski et offices du tourisme du Valais. Les données nourrissent les décisions d'ouverture, de staffing et d'investissement, dans le respect total de la vie privée (aucune identification, aucun stockage d'image).
Chaque secteur valaisan a ses propres défis d'inspection visuelle. Voici les applications de computer vision que nous déployons le plus souvent :
Un projet de vision industrielle réussit ou échoue avant même la première ligne de code. C'est pourquoi nous avons structuré notre approche en quatre phases courtes.
Demi-journée sur votre ligne de production pour étudier la scène : distance de travail, vitesse du convoyeur, éclairage existant, contraintes d'intégration. Nous repartons avec plusieurs dizaines de photos de référence pour tester différentes options.
Entraînement d'un premier modèle sur un jeu de données représentatif, démonstration sur site avec matériel de test. Le POC valide la faisabilité technique et chiffre précisément le projet de déploiement. Quand les modèles open source ne suffisent pas, nous entraînons un deep learning sur mesure à partir de vos propres images annotées.
Choix définitif du matériel, conception des boîtiers, intégration mécanique, câblage, paramétrage logiciel, tests d'acceptation (FAT/SAT). Formation de vos opérateurs et transfert documentaire.
Les modèles de vision doivent être surveillés : dérive des conditions, nouveaux types de défauts, évolution des produits. Nous offrons un contrat de maintenance incluant monitoring, réentraînements programmés et évolutions logicielles. Pour aller plus loin, découvrez nos services connexes en développement web, en intelligence artificielle et notre gamme complète de services.
Sur un contrôle qualité bien cadré (éclairage maîtrisé, pièce normalisée), nous atteignons couramment 98 à 99,9 % de précision avec moins de 0,5 % de faux positifs. Sur des tâches plus complexes (défauts visuels subtils, grandes variations de produits), nous combinons modèles classiques (OpenCV) et deep learning (YOLO, EfficientNet) pour dépasser les 95 % tout en gardant une latence inférieure à 100 ms.
Pour un pilote : une caméra industrielle (Basler, FLIR, IDS), un PC dédié ou un NVIDIA Jetson Nano/Orin, et un éclairage LED contrôlé. Pour des environnements difficiles (industrie chimique, vignoble, extérieur), nous spécifions des boîtiers IP65/IP67 et des caméras thermiques si nécessaire. Le matériel d'un poste de contrôle reste modeste au regard des défauts évités et du temps de contrôle humain libéré, généralement amorti en moins d'un an.
Absolument. L'éclairage représente 60 à 80 % du succès d'un projet de machine vision. Un éclairage inadapté peut ruiner même le meilleur modèle. Nous concevons toujours la scène optique en amont : éclairage diffus, backlight, dark-field ou structuré selon la nature du défaut à détecter. Un audit éclairage d'une demi-journée sur site est inclus dans tous nos projets industriels valaisans.
Edge (Jetson, Raspberry Pi, PC industriel sur site) pour les lignes de production temps réel, les environnements sans internet fiable ou les données sensibles. Cloud (AWS, Azure Suisse) pour les traitements lourds, l'agrégation multi-sites ou les analyses a posteriori. Nous mixons souvent : inférence edge en temps réel + remontée cloud pour le monitoring et le réentraînement. Les sites industriels en Valais privilégient à 80 % l'edge pour des raisons de latence et de fiabilité.
Elle est encadrée par la nLPD suisse et, pour les espaces publics, par des règles strictes. Nous implémentons uniquement des cas d'usage conformes : comptage anonymisé (sans identification), analyse de flux dépersonnalisée, ou reconnaissance consentie en contexte privé (accès sécurisé, badgeuse). Chaque projet fait l'objet d'une analyse d'impact sur la protection des données (AIPD) et d'une documentation pour votre préposé à la protection des données.
Temps réel (30 à 120 FPS) pour les lignes de production, le tri automatique et la sécurité : latence typique de 20 à 100 ms, déploiement edge obligatoire. Batch pour l'analyse a posteriori (photos d'archives, contrôles de lot, rapports qualité mensuels) : traitement par milliers d'images la nuit sur serveur cloud ou NAS local. Le choix dépend directement du cas métier et impacte fortement le budget.
Un POC ciblé (un défaut, une ligne, un type de pièce) se livre en 3 à 6 semaines. Il inclut l'étude optique, la collecte d'un jeu de données représentatif, l'entraînement d'un premier modèle et une démonstration sur site. Vous repartez avec un taux de détection mesuré sur vos produits (en général 95 à 99 %), une estimation des défauts évités et des heures de contrôle libérées — assez pour décider du déploiement industriel complet sans engager de lourds investissements matériels.
Dans l'industrie valaisanne (chimie, agroalimentaire, viticulture, horlogerie), le ROI se situe généralement entre 8 et 24 mois. Les gains viennent de la réduction des défauts en sortie (coût de rappel, image de marque), de la diminution du contrôle manuel (un opérateur peut superviser 3 à 10 lignes contrôlées par vision au lieu d'une seule en contrôle visuel manuel) et de la traçabilité renforcée pour les certifications ISO et GxP.
Historiquement, 'machine vision' désigne les systèmes industriels de contrôle qualité (caméras calibrées, éclairage contrôlé, cadences rapides), tandis que 'computer vision' couvre l'ensemble plus large des algorithmes de vision par ordinateur (deep learning, reconnaissance d'objets, OCR). Aujourd'hui, les deux convergent : les systèmes industriels modernes utilisent du deep learning (YOLO, PyTorch) pour gagner en flexibilité. Chez TechSolve, nous combinons les deux approches selon les contraintes de production.
Audit optique sur votre site, proof-of-concept en 3 à 6 semaines, déploiement edge sur Jetson ou Raspberry Pi. Parlons de votre ligne de production, de votre cave ou de votre entrepôt.
TechSolve Ribeiro — Sierre, Valais — +41 78 925 66 30 — info@techsolve.ch