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Je vais concevoir un système automatisé de détection de défauts pour vos images de produit
Ingénieur en IA et vision par ordinateur spécialisé en YOLO OpenCV et automatisation LLM
Je suis ingénieur en IA et vision par ordinateur (MSc, Université du Luxembourg) avec 2,5 ans d’expérience industrielle dans le déploiement de systèmes d’inspection visuelle en temps réel sur des lign...
À propos de ce service
Votre ligne de production (ou celle de votre client) nécessite un contrôle qualité visuel automatisé — mais la plupart des freelances en IA n'ont jamais déployé un modèle en dehors d'un notebook.
Moi si. Je suis ingénieur en vision par ordinateur (MSc, Université du Luxembourg) avec 4 ans d'expérience dans la construction de systèmes d'inspection qui ont remplacé le contrôle manuel sur des lignes de production industrielles en fonctionnement : vibrations, variations de lumière, vitesse de ligne 24/7. C'est le standard que votre projet recevra.
CE QUE VOUS OBTENEZ
- Une évaluation honnête de faisabilité d'abord : je vous dirai si la vision par ordinateur classique dépasse le deep learning pour votre cas (souvent oui, et c'est moins cher)
- Un modèle de détection de défauts entraîné sur mesure (YOLO11 / PyTorch) avec VOS images
- Des métriques d’évaluation réelles (précision/rappel par type de défaut), pas des promesses
- Un code d'inférence propre, prêt à être intégré
POURQUOI ME CHOISIR
- 4 ans d'expérience en vision par ordinateur industrielle dans la fabrication au Luxembourg
- MSc en vision par ordinateur & IA ; recherche publiée avec DOI
- Démos en direct de mon travail — demandez-moi les liens
Avant de commander, envoyez-moi 5 à 10 images d'exemple et une ligne de description du défaut. Je confirmerai la faisabilité gratuitement.
Langage de programmation:
Python
Mon portfolio
FAQ
Traduction automatique
Dois-je fournir mes propres images ?
Vos propres images donnent les meilleurs résultats. Si vous n'avez pas de labels, choisissez Model de production ou Solution complète (annotation incluse), ou demandez-moi si vous souhaitez utiliser des datasets publics appropriés.
Pouvez-vous travailler avec seulement quelques échantillons de défauts ?
Oui. Les défauts rares sont courants dans l'industrie. J'utilise des techniques d'augmentation de données, de génération de défauts synthétiques et de détection d'anomalies qui apprennent à partir de pièces bonnes, ce qui permet de commencer même avec très peu d'images de défauts.
