Бюджет: 20000 UAH Срок: 30 дней
Добрый день!
Проект интересный, у нас есть кейсы CV и ML с производствами. Будем рады обсудить сотрудничество.
Здравствуйте!
Мы ищем технического партнера или инженерную команду для разработки автоматизированной системы дефектоскопии и оптимизации раскроя ценных пород древесины (дуб, ясень).
Состав проекта:
1. Машинное зрение: Автоматическое распознавание дефектов (сучки, трещины, заболонь) на доске с помощью промышленных камер.
2. Алгоритм оптимизации: Построение карты раскроя на основе ИИ, который максимизирует стоимость выхода продукции (с учетом сортности, размеров и актуальных цен).
3. AR-проекция: Визуализация карты раскроя с помощью проектора непосредственно на поверхность доски для работы оператора.
Детали проекта:
• Локация: Сату-Маре, Румыния.
• Технологический стек: Компьютерное зрение (OpenCV, YOLO), промышленная автоматизация, интеграция AR.
• Текущая стадия: У нас есть четкое понимание технологического процесса и мы готовы предоставить наборы данных (datasets) для обучения нейросети.
Ищем экспертов, которые имеют опыт разработки систем технического зрения и интеграции с оборудованием.
Вы заинтересованы в обсуждении технических деталей и предварительной оценке стоимости реализации такого прототипа?
Бюджет: 20000 UAH Срок: 30 дней
Добрый день!
Проект интересный, у нас есть кейсы CV и ML с производствами. Будем рады обсудить сотрудничество.
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Я вхожу в топ-5 разработчиков в категории «Искусственный интеллект и машинное обучение» среди ~2100 специалистов на платформе. Гарантирую: - Быстрое и качественное выполнение задания - Четкое соблюдение дедлайнов - Регулярная связь на протяжении всего процесса Буду рад обсудить детали вашего проекта в личных сообщениях.
Бюджет: 20000 UAH Срок: 20 дней
Здравствуйте! Ваш проект — это чрезвычайно перспективное сочетание компьютерного зрения и промышленной автоматизации, и я очень хочу взяться за него.
Техническое видение реализации:
Машинное зрение (YOLO/OpenCV): Для детекции дефектов (сучки, трещины) я предлагаю использовать архитектуру YOLOv8 или v10. Она обеспечивает высокую точность в режиме реального времени. Использование ваших датасетов позволит быстро обучить модель на специфику дуба и ясена.
Алгоритм оптимизации: Реализую логику "Проблемы резки" с учетом сортности. ИИ будет не просто искать пустоты, а рассчитывать комбинаторику заготовок для максимального ROI на основе вашего прайс-листа.
AR-проекция: Для визуализации использую калибровку камеры и проектора (Гомография). Это позволит накладывать сетку раскроя на доску с точностью до миллиметра, что критично для ценных пород.