Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw AI defectdetectie en automatische visuele kwaliteitsinspectiesystemen
Expert in Industrial Computer Vision, Machine Vision en AI-automatisering
Hoi,
Ik ben gespecialiseerd in computer vision, machine vision en AI-ontwikkeling voor industriële automatisering en productie. Ik ontwikkel maatwerk AI-oplossingen voor defectdetectie, visuele inspec...
Over deze dienst
Wil je productdefecten automatisch detecteren en je kwaliteitscontroleproces verbeteren?
Ik ontwikkel AI defectdetectie en automatische visuele inspectie oplossingen voor fabrikanten en industriële bedrijven.
Het systeem kan productbeelden of video analyseren om vooraf gedefinieerde defecten te identificeren, productcondities te classificeren en verdachte gebieden te markeren voor verdere inspectie.
DEFECTEN DIE IK KAN HELPEN IDENTIFICEREN
- Krassen en oppervlaktereuk
- Barsten en breuken
- Deuken en vervormingen
- Corrosie en verkleuring
- Vervuiling
- Ontbrekende onderdelen
- Onjuiste plaatsing van onderdelen
- Oppervlakteonregelmatigheden
- Productbeschadiging
- Andere visueel identificeerbare defecten
CAPACITEITEN VAN COMPUTER VISION
- Objectdetectie
- Defectclassificatie
- Beeldsegmentatie
- Anomaliedetectie
- Defectlocatie
- Product pass/fail classificatie
- Inspectieresultaten rapporteren
Ik kan je beschikbare beelden beoordelen en een geschikte aanpak voor modelontwikkeling aanbevelen. De prestaties hangen af van de zichtbaarheid van defecten, beeldkwaliteit, verlichting, productvariatie en de trainingsdata.
Neem contact met me op voordat je bestelt om je defecttypes, dataset, inspectiesnelheid en beoogde implementatieomgeving te bespreken.
API's:
Google Cloud Vision API
Programmeertaal:
Python
•
Colab
Tools:
Jupyter-notitieboek
•
opencv
•
tensorflow
•
Colab
•
PyTorch
Frameworks:
Scikit-learn
•
DeepPy
•
PyTorch
•
Panda
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je defecten detecteren die uniek zijn voor mijn product?
Ja. Aangepaste defectcategorieën kunnen worden ontwikkeld wanneer representatieve beelden en geschikt trainingsmateriaal beschikbaar zijn.
Kun je de locatie van elk defect identificeren?
Ja. Detectie of segmentatie kan defectlocaties benadrukken, afhankelijk van het gekozen model.
Kun je producten classificeren als acceptabel of defect?
Ja. Een workflow voor pass/fail classificatie kan worden ontwikkeld.
Kun je werken met beperkte gegevens?
Mogelijk. De juiste aanpak hangt af van het defecttype, beschikbare voorbeelden en of anomaliedetectie of gesuperviseerd leren geschikt is.
Kun je een specifieke nauwkeurigheid garanderen?
Nauwkeurigheid moet worden geëvalueerd aan de hand van representatieve data. Ik kan niet verantwoordelijk garanderen dat een percentage zonder het testen van de daadwerkelijke inspectieomstandigheden.
