Crearé un sistema automatizado de detección de defectos para las imágenes de tus productos
Ingeniero en IA y Visión por Computadora especializado en YOLO OpenCV y Automatización LLM
Acerca de este Servicio
Tu línea de producción (o la de tu cliente) necesita control de calidad visual automatizado, pero la mayoría de los freelancers de IA nunca han desplegado un modelo fuera de un cuaderno.
Yo sí. Soy ingeniero en visión por computadora (Maestría, Universidad de Luxemburgo) con 4 años construyendo sistemas de inspección que reemplazaron el control de calidad manual en líneas de producción industrial en vivo: vibración, luz cambiante, velocidad de línea 24/7. Eso es lo que recibe tu proyecto.
LO QUE OBTIENES
- Primero una evaluación honesta de viabilidad: te diré si la visión por computadora clásica supera al deep learning para tu caso (a menudo sí, y es más barato)
- Modelo de detección de defectos entrenado a medida (YOLO11 / PyTorch) con TUS imágenes
- Métricas de evaluación reales (precisión/recall por tipo de defecto), no promesas
- Código de inferencia limpio, listo para integrar
POR QUÉ YO
- 4 años de experiencia en visión por computadora industrial en la fabricación en Luxemburgo
- Maestría en Visión por Computadora & IA; investigación publicada con DOI
- Demostraciones en vivo de mi trabajo - pregúntame por los enlaces
Antes de ordenar, envíame 5-10 imágenes de muestra y una descripción de una línea del defecto. Confirmaré la viabilidad gratis.
Lenguaje de programación:
Python
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Necesito proporcionar mis propias imágenes?
Tus propias imágenes ofrecen los mejores resultados. Si no tienes etiquetas, elige Modelo de Producción o Solución Completa (incluye anotación), o pregúntame sobre conjuntos de datos públicos adecuados.
¿Puedes trabajar con solo unas pocas muestras de defectos?
Sí. Los defectos raros son normales en la industria. Uso técnicas de aumento de datos, generación de defectos sintéticos y enfoques de detección de anomalías que aprenden de piezas buenas, así que podemos empezar incluso con muy pocas imágenes de defectos.

