Ik ontwikkel een AI-visie inspectiesysteem voor geautomatiseerde defectdetectie
Over deze dienst
Stroomlijn je kwaliteitscontroleproces en voorkom kostbare menselijke fouten met een productieklare, hoogprecisie Computer Vision Inspectiesysteem. Ik ontwerp en bouw geautomatiseerde deep learning pipelines die gericht zijn op het detecteren van defecten, oppervlaktecracks, ontbrekende onderdelen en assemblagefouten in real time.
Met gespecialiseerde expertise in industriële machine learning transformeer ik je ruwe camerafeeds in intelligente inspectietools die de kwaliteit van je product beschermen en de operationele overhead optimaliseren.
Wat ik aanbied:
- Aangepaste defectdetectie: Gebouwd met state-of-the-art modellen zoals YOLOv8, PyTorch en aangepaste CNNs.
- Multi-class classificatie: Precisie in het isoleren van krassen, deuken, kleurvariaties of structurele problemen.
- Edge & on-premise deployment: Geoptimaliseerd voor soepele prestaties op NVIDIA Jetson, lokale pc's of cloud knooppunten.
- API & dashboard integratie: FastAPI / Flask backends met een nette integratie voor realtime monitoring.
- Brontcode & documentatie: Goed gedocumenteerde, productieklare code met volledige implementatiehandleidingen.
Mijn kerntechnologie stack:
- Programmeren: Python, C++
- Frameworks: PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Ultralytics YOLO
- Tools & APIs: Docker, Git, FastAPI
API's:
Microsoft Computer Vision AI
Programmeertaal:
Python
Tools:
opencv
Frameworks:
keras
•
PyTorch
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Op welke hardware of apparaten kan dit vision systeem draaien?
Het systeem kan worden ingezet op lokale Windows/Linux pc's, cloudservers of edge-apparaten zoals de NVIDIA Jetson serie, afhankelijk van je verwerkingssnelheid en hardwarevereisten.
Lever je de volledige broncode aan?
Ja! Alle pakketten bevatten de volledige, goed gedocumenteerde broncode zodat jij of je team het systeem zelfstandig kunnen draaien, onderhouden en opschalen.
