Je vais développer un système d'inspection visuelle par IA pour la détection automatisée

Optimisez votre processus de contrôle qualité et éliminez les erreurs manuelles coûteuses avec un système d'inspection par vision par ordinateur de niveau industriel, précis et fiable. Je conçois et réalise des pipelines d'apprentissage profond automatisés, adaptés à la détection de défauts, fissures de surface, composants manquants et anomalies d'assemblage en temps réel.

En utilisant une expertise spécialisée en apprentissage automatique industriel, je transforme vos flux vidéo bruts en outils d'inspection intelligents qui garantissent la qualité de votre produit et réduisent vos coûts opérationnels.

Ce que je propose :

- Détection de défauts personnalisée : basée sur des modèles de pointe comme YOLOv8, PyTorch et CNN personnalisés.

- Classification multi-classe : identification précise des rayures, bosses, variations de couleur ou problèmes structurels.

- Déploiement en edge et sur site : optimisé pour un fonctionnement fluide sur NVIDIA Jetson, PC locaux ou nœuds cloud.

- Intégration API et tableau de bord : backends FastAPI / Flask avec une intégration claire pour une surveillance en temps réel.

- Code source et documentation : code commenté, prêt pour la production, avec guides complets de déploiement.

Ma stack technologique principale :

- Programmation : Python, C++

- Frameworks : PyTorch, TensorFlow, OpenCV, Ultralytics YOLO

- Outils et API : Docker, Git, FastAPI