Indic de qualité d'un instrument de mesure

Bonjour a tous,

Dans le cadre de mon stage je dois réaliser une étude afin de donner un indice de qualité d’un instrument de mesure qui se trouve être une caméra. Les réponses sont de type acceptation(1) ou rejet (0) de la pièce. Au cours de mes recherches j’ai découvert les méthodes de classes latentes. Le problème que je rencontre est que cet instrument de mesure fonctionne sans aucune aide humaine et il est donc difficile de faire tester une pièce par des opérateurs différents. De plus cet instrument est unique dans l’établissement dans lequel je fais cette étude.

Comment faire afin de déterminer un indice de qualité dans ce cas la ?

Merci d’avance

Bonsoir.

La qualité idéale de ta caméra (et du logiciel qui fait l'analyse d'image) serait que toutes les pièces rejetées soient effectivement à rejeter, et que toutes les pièces acceptées soient "bonnes". Donc on peut construire un indice à partir des fréquences de faux positifs et de faux négatifs, mesurés sur un échantillon de contrôle (contrôle visuel).

Cordialement.

Merci pour ta réponse gg,

Mais n'est il pas possible de pousser un peu plus l'analyse?
La question posée est de faire un test MSA sur cette caméra. Il est évident qu'un test R&R est impossible comme il est impossible de déterminer la reproductibilité.

Est il possible d'utilisé un indice comme l'indice Kappa de Cohen sur cet instrument alors que les pièces ne sont vérifiés qu'une fois sur la machine?
Dans mon cas une fois que les pièces ont été contôlés une par une par la caméra elles sont contrôlées par des ouvriers (que les pièces soient considérées bonnes ou mauvaises).

Mon idée serait de comparé la machine au contrôle manuel par la suite.


Une autre question à ce sujet :
Comment déterminer la taille d'un échantillon de pièce (avec un certain risque de première espèce) sachant que je n'ai aucune moyenne (comme il s'agit de réponses binaires)?

Merci d'avance pour vos réponses

courbe ROC pensez dans le sens de sensibilité et spécificité

Désolé, Stiloplume,

mais je ne comprends pas ce que tu veux dire : Tu sembles vouloir déterminer la qualité de la caméra en n'utilisant que les résultats de la caméra !
Bien entendu, s'il y a une vérification ultérieure (*), on peut déterminer la qualité de la caméra par comparaison. Où est le problème ?

Cordialement.

(*) Je m'interroge sur l'intérêt de faire fonctionner la caméra s'il faut recontrôler tout ce qu'elle a traité.

gg tu soulève une question qui paraît évidente mais qui ne m'a pas traverser l'esprit : L'intérêt de la caméra ?

J'imagine que l'intérêt est de supprimer un maximum de pièce afin d'éviter le plus possible les erreurs humaines

En fait je cherche à déterminer la qualité de la caméra à partir des données fournies par la caméra mais aussi des données qui me sont fournies par le contrôle visuel.

Le parcours d'une pièce est le suivant:
La pièce passe par la caméra
1)si la caméra accepte la pièce alors il y a un contrôle visuel de la pièce

2)si la camera n'accepte pas la piece alors la pièce est contrôlée visuellement
a) si il manque un galet la pièce est considérée comme défectueuse

b)sinon la pièce passe à nouveau par la caméra
si celle ci rejette la pièce alors elle est considérée comme défectueuse
si celle ci accepte la pièce alors elle continue la chaîne et est contrôlée visuellement une fois de plus

J'espere avoir été assez clair dans mon explication

Désolé pour le double post mais comme gg a soulevé une question intéressante je me doit d'y répondre du mieux possible
Je me suis renseigné auprès de mon contact qui m'a répondu
"Effectivement, il s'agit dans le cas de la caméra d'écarter le risque potentiel d'erreur humaine."

Cordialement.

Un procédé apparemment coûteux, mais qui doit avoir ses raisons (on fait plus confiance à la caméra qu'à un contrôle visuel).

Mais en tout cas, si ce que détecte la caméra peut être vu, un échantillonnage des produits traités par la caméra permet de quantifier le taux de faux positifs et de faux négatifs.

Si la seule possibilité est de faire confiance à la caméra (par exemple parce qu'un contrôle est trop couteux), il ne reste plus qu'à attendre les retours clients. Car, pour la caméra, 100% des réponses sont bonnes.

Cordialement.

Comme il s'agit d'un contrôle 100% de la caméra puis un contrôle 100% humain. La seule possibilité sera donc de calculer les taux de faux positif/ faux négatifs sur un échantillons suffisamment grand pour déterminer la qualité de détection de pièces défectueuses.

Une petite question reste sans réponse. Comment déterminer la taille de l'échantillon à prelever?

Encore merci pour toutes ces réponses

La taille de l'échantillon dépend très fortement de la qualité de la caméra. par exemple, si le taux de faux positifs est de 0,001 (0,1%), il faudra un échantillon de plusieurs milliers pour estimer correctement ce taux. Ce qui peut arriver si la caméra est bien conçue. Dans ce cas, comme il y a un contrôle humain systématique, on surveillera (carte de contrôle) le nombre de faux positifs par période, et on n'interviendra que s'il devient plus important que d'habitude.
Pour les faux négatifs (rejetés à tort par la caméra), comme on les renvoie à la caméra, il n'y a pas de vrai contrôle de qualité.

Cordialement.

Très bien alors si j'ai par exemple ma caméra avec un taux de faux positifs de 0.001 avec une précision relative de 10% et un risque de première espèce de 5% alors si ma formule est exacte je dois prendre un minimum de 383776 pièces pour mon échantillon

la formule que j'utilise est la suivante

n= 1.96*1.96*0.001*(1-0.001)/(0.0001*0.0001)

Oui,

ça semble cohérent.

Je te remercie pour tes conseils,

Bonne continuation.