Запрос от клиента на разработку прототипа компьютерного зрения для поиска дефектов на готовой продукции, т.к. дефекты очень сильно отличаются друг от друга, то обычный метод (OpenCV) не подходит.
Обучена нейросеть на базе YOLOv8 на собственных данных.
Нейросеть обучена для 3-х классов: верхнее колено, нижнее колено, дефект. В реальном оборудовании, обучение на изделие, позволит запускать определенный сценарий при обнаружении определенного изделия.
Например: нейросеть обнаружила Изделие_№1 - Робот захватил Изделие_№1 и положил в ящик_№1, нейросеть обнаружила Изделие_№2 - Робот захватил Изделие_№2 и положил в ящик_№2, нейросеть обнаружила ДЕФЕКТ на Изделие_№1 - Робот захватил Изделие_№1 и положил в ящик_№3, и т.д.
Если на вашем производстве есть потребность в подобном решении, готовы для вас БЕСПЛАТНО разработать прототип компьютерного зрения, пишите: @zimichev или на почту
industrial.automation.33@yandex.ruЯзык программирования: Python
Хеш теги: #python , #контролькачества , #бережливоепроизводство , #YOLO
🎁Подарить свой голос каналу
Канал Промышленная Автоматизация