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Ich entwickle ein automatisiertes System zur Fehlererkennung für deine Produktbilder
KI- und Computer-Vision-Ingenieur mit Spezialisierung auf YOLO OpenCV und LLM-Automatisierung
Ich bin ein KI- & Computer-Vision-Ingenieur (MSc, Universität Luxemburg) mit 2,5 Jahren industrieller Erfahrung in der Implementierung von Echtzeit-Visionsystemen auf Produktionslinien. Ich entwickle ...
Über diesen Service
Deine Produktionslinie (oder die deines Kunden) braucht automatisierte visuelle Qualitätskontrolle – aber die meisten AI-Freelancer haben noch nie ein Modell außerhalb eines Notebooks eingesetzt.
Ich schon. Ich bin Machine Vision Engineer (MSc, Universität Luxemburg) mit 4 Jahren Erfahrung im Bau von Inspektionssystemen, die manuelle QC auf laufenden Industrieproduktionslinien ersetzt haben: Vibrationen, wechselndes Licht, 24/7 Liniengeschwindigkeit. Das ist der Standard, den dein Projekt bekommt.
WAS DU BEKOMMST
- Erst eine ehrliche Machbarkeitsbewertung: Ich sage dir, ob klassische CV dein Fall besser löst als Deep Learning (oft ist das der Fall, und es ist günstiger)
- Individuell trainiertes Defekterkennungsmodell (YOLO11 / PyTorch) auf DEINEN Bildern
- Echte Evaluationsmetriken (Präzision/Recall pro Defekttyp), keine leeren Versprechen
- Sauberer Inferenz-Code, bereit zur Integration
WARUM ICH
- 4 Jahre Erfahrung in industrieller Machine Vision in der luxemburgischen Fertigung
- MSc in Computer Vision & AI; veröffentlichte Forschung mit DOI
- Live-Demos meiner Arbeit – frag mich nach den Links
Bevor du bestellst, schick mir 5-10 Musterbilder und eine kurze Beschreibung des Defekts. Ich bestätige die Machbarkeit kostenlos.
Programmiersprache:
Python
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FAQ
Automatische Übersetzung
Muss ich meine eigenen Bilder bereitstellen?
Deine eigenen Bilder liefern die besten Ergebnisse. Wenn du keine Labels hast, wähle Production Model oder Full Solution (inklusive Annotation) oder frag mich nach passenden öffentlichen Datensätzen.
Kannst du auch mit nur wenigen Defektmustern arbeiten?
Ja. Seltene Defekte sind in der Industrie üblich. Ich nutze Datenaugmentation, synthetische Defekterzeugung und Anomalie-Erkennungsansätze, die aus guten Teilen lernen, sodass wir sogar mit sehr wenigen Defektbildern starten können.
