Стажировка по проекту
Автоматизированный ИИ-контроль качества ПВХ оконных изделий по изображениям и видео
Компания: ООО «ТД «Проплекс»
Суть проекта
Задача
Для чего
Вводные данные
Разработка и интеграция программного обеспечения для автоматизированного ИИ-контроля качества ПВХ оконных изделий по изображениям и видео ООО «ТД «Проплекс»
Разработка системы автоматического обнаружения и классификации дефектов на пластиковом профиле с использованием методов компьютерного зрения. Система должна получать четыре видеопотока с камер, расположенных на производственной линии, обрабатывать их, детектировать и классифицировать дефекты, а также сохранять результаты в журнал для последующего анализа и посылать сигнал на внешний свето источник о появившимся браке
Записи с камер видео наблюдения заказчика
Web приложение для мониторинга дефектов в реальном времени, получения уведомлений о возникновении дефектов и формирование журнала с историей их возникновения
Выходные данные
Участники 1 этапа
1 команды проекта
1 команды проекта
- Алексей ТерещенкоТимлид проекта
- Евгений СпицынПомощник тимлида
- Алексей БараненковИнженер АСУ ТП1. Нарезаны кадры из видео файлов предложенных заказчиком.
2. Маркировка датасета осуществлена в программе Label Studio. Датасет экспортирован в формате YOLO
3. Аугментация датасета изображений и меток в формате YOLO для отдельных классов.
4. Проверка и подготовка отдельных классов датасета для детекции на модели YOLOv10s.
5. Создание объединенных датасетов для обучения на модели YOLOv10s:
а. Объединить все классы в один датасет для обучения модели для всех
классов - Dataset 2+5+6+7+8+10+11+13.pt.
б. Присвоить всем классам нулевой номер, слить соответствующие папки
датасета для обучения модели Dataset_All0.pt
6. Полученные датасеты переданы на обучение на основе YOLO v10s.
В результате получены все отдельные и объединенные модели.
7. Предложены два способа удаленной связи оператора с программой.
8. Участие в подготовке презентации.
9. Все скрипты созданные и полученные загружены на github. - Анастасия ПавловаПроектный менеджер в компании, создающей игровые и спортивные комплексы
- Подготовка данных для датасета.
- Занималась разметкой датасета в Label Studio.
- Айжас МасалимовФинансист
- Участие в подготовке датасета отбор кадров с видео, разметка для YOLO v10s в программе Label Studio;
- Обучение нейросети YOLOv10s в VSCODE;
- Эксперименты по сравнению обученных нейросетей разного типа с разными гипер параметрами в VSCODE;
- Демонстрация видео обученной модели на обнаружение дефектов.
- Олег МазетовНачальник отдела эксплуатации мультимедийных средств
- Исследовательские и практические работы по применению оптических и механических модулей и узлов в создании прототипа установки.
- Настройка одновременного использования Web и IP камер и администрирование сетевого оборудования прототипа.
- Тестирование подключений различных интерфейсов и протоколов связи на разных ОС.
- Разработка рекомендаций по внедрению аппаратно-программных решений.
- Алексей КибардинНачальник отдела разработки ПО
- Делал скрипты для подготовки данных.
- Занимался разметкой датасета в LabelStudio.
- Обучал модели.
- Пробовал разбираться с приложением на PyQT.
- Александр КулиниченкоНачальник отдела программного обеспечения в компании по кадастровым работам и геодезииЗанимался разметкой данных
- Николай СтепанковРазработчик, архитектор ПО, предприниматель
- Подготовка данных для обучения моделей распознавания.
- Автоматическое создание датасетов для обнаружения дефектов с помощью YOLOv10 и Microsoft Florence 2.
- Автоматическое создание датасетов для текстовых блоков OCR С помощью Tesseract OCR и EasyOCR.
- Генерация синтетических датасетов для OCR.
- Построение моделей распознавания текста на основе CTC loss.
- Обучение нейронной сети и эксперименты с различными подходами и архитектурами нейросетей;
- Построение и эксперименты OCR модели с архитектурой EfficientNetV2L, обучение модели OCR.
- Сборка итоговых датасетов.
- Обучение и тестирование итоговых моделей.
- Разработка и поддержка пилотного десктоп приложения для демонстрации наработок заказчику (Python, YOLO 10, PyQT6).
- Гузель АбдрахмановаСпециалист по чат ботам и автоматизации бизнеса
- Обработка изображений, разделение на кадры.
- Развернула Label Studio.
- Детекция объектов (проколы).
Участники 1 этапа
2 команды проекта
2 команды проекта
- Алексей ТерещенкоТимлид проекта
- Наумов НиколайИнженер-программист в ООО «ГТЛАБ»1.Подготовка данных к разметке
2.Разметка данных датасета в Label Studio
3.Формирование датасетов для обучения моделей- Проверка разметки
- Формирование датасетов
- обнаружения дефектов (пример для одного дефекта)
- обнаружения профиля
- Маргарита ТкачеваПроектный менеджер в Научно-консультационном центре
- Разметка изображений в Label studio,
- Обучение моделей YOLO 10
- Родкин ЕвгенийProject manager, программист python
- Разметка данных (Label Studio)
- Разработка прототипа приложения
- Обучение моделей YOLO 10
- Эксперименты с архитектурами нейросетей
- Анатолий Поливановдоцент кафедры «Технология машиностроения»
- Юлия СвитайлоСпециалист по эргореабилитации (эргоспециалист)
- Разметка данных
- Вадим ВоронинГосслужащий1. Подготовка и разметка датасетов в LABEL STUDIO.
2. Обучил модель на размеченном датасете по вкраплениям.
3. Освоил авторазметку изображений с помощью label-studio-ml-backend - Асхат ХузинВидеограф в отделе рекламы на предприятии по производству испытательного оборудования1. Подготовка и разметка датасетов в LABEL STUDIO
2. Обучение моделей YOLO 10m, Эксперименты со «слабым» классом «Вкрапления» для выявления потенциально лучшего датасета в данном классе - Лукашина ЕвгенияВ отпуске по уходу за ребенком, Ранее главный специалист в ПАО «Сбербанк»1. Анализ и предварительная обработка видеофайлов для подготовки датасета.
2. Разметка данных и формирование датасета в категории "Маркировка".
3. Выполнено обучение модели YOLO v10s на 2 класса (Плохая маркировка и Хорошая маркировка) на размеченном датасете. Получена точность 98%. - Кульков СергейРуководитель подразделения в торговой компании
- Разметка данных (Label Studio)
- Разработка прототипа приложения
- Обучение моделей YOLO 10
- Эксперименты с архитектурами нейросетей
- Дмитрий КоноплевСлесарь автомеханик по ремонту автомобилей1. Подготовка и разметка датасетов в LABEL STUDIO.
2. Обучение моделей YOLO 10