Masinnägemine: leiab teraspinna vead piksli täpsusega (UNet++ / EfficientNet), mitte ainult "vigane / korras".
Ülesanne
Pinnavigade otsimine fotodelt käsitsi on aeglane ja ebaühtlane.
Asutaja roll
Dmitri treenis segmenteerimismudeli (UNet++, EfficientNet), mis märgib vea piksli täpsusega.
Tulemus
Teraspinna vead leitakse ja näidatakse täpselt, mitte ainult "vigane või korras".
Probleem
Pildi tasemel "korras / vigane" ei ütle inspektorile, kus viga on. Väikesed madala kontrastiga märgid tekstuursel terasel on klassifikaatoril kerge mööda vaadata.
Lahendus
Segmenteerimiskonveier: maski-treening, IoU/Dice hindamine, FastAPI järeldus ja brauseri kattepilt, et kvaliteeditiim näeks ennustatud veapiirkondi.
Tulemus
Vead näidatakse täpselt pildil, mitte ainult sildiga; mudel ja kood on avalikult kättesaadavad ja korratavalt juurutatavad.
