Ik bouw een visueel defectdetectiesysteem met yolov8 opencv anomalib

Sommige informatie is automatisch vertaald.

Nederland

Ik spreek Engels, Nederlands

AI-ontwikkelaar, computer vision en intelligente automatisering

Ik ontwikkel AI-gestuurde oplossingen die automatisering en intelligentie brengen in systemen in de praktijk. Met een sterke focus op computer vision, machine learning en deep learning, creëer ik mode...
Over deze dienst

Ik ontwikkel een visueel defectdetectiesysteem met YOLOv8, OpenCV, Anomalib, Python en computer vision AI voor geautomatiseerde kwaliteitscontrole.


Ik kan een systeem maken dat defecte, beschadigde, ontbrekende of abnormale onderdelen detecteert op basis van afbeeldingen of video. Afhankelijk van jouw toepassing, kan ik objectdetectie en anomaliedetectie combineren om een efficiëntere inspectieproces te creëren dat is afgestemd op jouw producten en defecttypes.


Wat ik kan bouwen:

  • Visuele defectdetectie
  • YOLOv8 objectdetectie
  • Anomalib integratie
  • Anomaliedetectie
  • Industriële kwaliteitscontrole
  • Oppervlakte defectdetectie
  • Productinspectie
  • Objectlocatie
  • Afbeeldingsvoorbewerking
  • Aangepaste modeltraining
  • Realtime inspectie
  • Python en OpenCV ontwikkeling


Ik kan werken met jouw bestaande dataset, inspectiebeelden, getraind model, camerainstelling of code, of de volledige computer vision pipeline vanaf nul ontwikkelen.


Het systeem kan worden ontworpen voor productie, productielijnen, verpakking, onderdelen, oppervlakken, machines en andere geautomatiseerde inspectietoepassingen.


Stuur me je voorbeeldbeelden of video's, defectvoorbeelden, inspectie-eisen en target hardware, en ik bouw het juiste detectiesysteem.

API's:

Microsoft Computer Vision AI

•

Amazon Rekognition

Expertise:

Afbeeldingenverwerking

•

Representatieleren

Programmeertaal:

Python

•

R

•

MATLAB

•

Colab

•

Java

Tools:

opencv

•

tensorflow

•

MLflow

•

SimpleCV

•

CVAT

•

Colab

•

PyTorch

Frameworks:

DeepPy

•

Google ML Kit

•

SimpleCV

•

keras

•

PyTorch