Dans les systèmes de contrôle optique automatique intelligent (AOI), le phénomène d'îlots de données est largement répandu, limitant une utilisation optimale des ressources de données et nuisant au potentiel du système AOI. En établissant un écosystème collaboratif impliquant un fournisseur de logiciels, un fabricant de matériel et une usine, nous offrons une solution positive pour former un flux de données fermé et optimiser l'utilisation des ressources de données. Cependant, les problèmes de confidentialité, d'atteinte aux droits et les menaces d'autres participants entravent la construction d'une communauté efficace et fructueuse. Cet article propose une structure innovante, AOI-OPEN, qui utilise d'abord une organisation autonome décentralisée (DAO) pour établir un écosystème AOI fiable afin de rassembler des entités pertinentes. Ensuite, une méthode de données parallèles est proposée pour générer de grands échantillons virtuels à partir de petites données réelles à utiliser dans le système AOI. Enfin, en utilisant la technologie d'apprentissage fédératif, les ressources de données distribuées sont utilisées de manière sécurisée pour construire de grands modèles. Les résultats des expériences de classification des défauts montrent qu'AOI-OPEN renforce considérablement l'utilisation des ressources de données distribuées tout en protégeant la confidentialité et en améliorant considérablement la précision du modèle de détection.

contrôle optique automatique ; organisation autonome distribuée ; données parallèles ; intelligence fédérée