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Costruirò un sistema automatizzato di rilevamento difetti per le immagini del tuo prodotto
Ingegnere AI e Computer Vision specializzato in YOLO OpenCV e automazione LLM
Sono un Ingegnere AI & Computer Vision (MSc, Università del Lussemburgo) con 2,5 anni di esperienza industriale nel deployment di sistemi di ispezione visiva in linee di produzione attive. Costruisco ...
Informazioni su questo servizio
La tua linea di produzione (o quella del tuo cliente) ha bisogno di un controllo qualità visivo automatizzato, ma la maggior parte dei freelance specializzati in AI non ha mai messo in produzione un modello al di fuori di un notebook.
Io sì. Sono un Ingegnere di Machine Vision (MSc, Università del Lussemburgo) con 4 anni di esperienza nella creazione di sistemi di ispezione che hanno sostituito il controllo manuale sulle linee di produzione industriale in tempo reale: vibrazioni, luce variabile, velocità della linea 24/7. Questo è lo standard che ti offro.
COSA OTTIENI
- Prima una valutazione onesta di fattibilità: ti dirò se la CV classica supera il deep learning per il tuo caso (spesso sì, ed è anche più economico)
- Modello di rilevamento difetti addestrato su misura (YOLO11 / PyTorch) con le tue immagini
- Metriche di valutazione reali (precisione/ricordo per tipo di difetto), non promesse
- Codice di inferenza pulito, pronto per l'integrazione
PERCHÉ ME
- 4 anni di esperienza in machine vision industriale nel settore manifatturiero del Lussemburgo
- MSc in Computer Vision & AI; ricerca pubblicata con DOI
- Demo dal vivo del mio lavoro - chiedimi i link
Prima di ordinare, inviami 5-10 immagini di esempio e una descrizione di una riga del difetto. Confermerò la fattibilità gratuitamente.
Linguaggio di programmazione:
Python
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Devo fornire le mie immagini?
Le tue immagini forniscono i migliori risultati. Se non hai etichette, scegli Model di produzione o Soluzione completa (con annotazioni incluse), o chiedimi informazioni su dataset pubblici adatti.
Puoi lavorare anche con pochi campioni di difetti?
Sì. I difetti rari sono normali nell'industria. Uso tecniche di data augmentation, generazione di difetti sintetici e approcci di rilevamento anomalie che imparano dai pezzi buoni, così possiamo iniziare anche con pochissime immagini di difetti.
