Etudiant : DIAGNE Mouhamadou Moustapha

Filière : LF SMP - Option Electronique

Encadrant : Pr. EL GHZAOUI Mohammed

Annèe : 2025

Résumé : Ce mémoire explore l'utilisation de la vision par ordinateur et de l'intelligence artificielle, spécifiquement le modèle YOLOv8, pour détecter automatiquement les défauts sur les circuits imprimés (PCB). L'étude compare cette approche aux méthodes traditionnelles d'inspection, mettant en évidence ses avantages en termes de vitesse, précision et coût, tout en soulignant ses limites, comme la difficulté à gérer des défauts atypiques ou des environnements industriels complexes. Les résultats montrent une performance élevée pour des défauts courants tels que les courts-circuits ou les trous manquants, mais suggèrent également des pistes d'amélioration, comme l’augmentation du jeu de données ou l'apprentissage auto supervisé. En conclusion, bien que prometteuse, cette technologie nécessite des ajustements pour une adoption industrielle optimale, combinant innovation algorithmique et pragmatisme opérationnel.