1. Обзор проекта. Целью проекта является настройка решения визуального контроля с использованием искусственного интеллекта для конкретной отрасли или применения. Сюда может входить разработка алгоритмов обнаружения дефектов, их классификации и формирования отчетов.
2. Сбор данных. Первым шагом является сбор большого количества изображений или видео продуктов или процессов, которые необходимо проверить. Эти изображения должны содержать примеры хорошего и плохого качества, а также различные виды дефектов.
3. Предварительная обработка данных. После сбора данных их необходимо предварительно обработать, чтобы убедиться, что они соответствуют требованиям алгоритма ИИ. Это может включать увеличение данных, нормализацию данных и маркировку данных.
4. Разработка модели: на основе предварительно обработанных данных можно разработать подходящую модель ИИ. Это может включать выбор подходящего алгоритма, например глубокого обучения или машинного обучения, а также настройку параметров модели.
5. Оценка модели. Необходимо оценить производительность модели ИИ, чтобы убедиться, что она соответствует требованиям проекта. Это может включать сравнение производительности модели с результатами ручной проверки и при необходимости корректировку параметров модели.
6. Внедрение и интеграция. Индивидуальное решение для визуального контроля с использованием искусственного интеллекта может быть затем внедрено в производственную линию или процесс клиента. Для этого может потребоваться интеграция системы искусственного интеллекта с существующим оборудованием или программным обеспечением, а также обучение персонала клиента.
7. Обслуживание и улучшение. Со временем производительность системы ИИ может ухудшиться из-за изменений в данных или среде. Поэтому крайне важно предоставлять услуги по техническому обслуживанию и усовершенствованию, чтобы гарантировать, что система продолжает отвечать требованиям клиента.
Таким образом, настройка проекта визуального контроля ИИ включает в себя ряд шагов, включая обзор проекта, сбор данных, предварительную обработку данных, разработку модели, оценку модели, внедрение и интеграцию, а также обслуживание и улучшение. Целью этого процесса является разработка решения, отвечающего конкретным требованиям конкретной отрасли или приложения.