Vou criar um sistema automatizado de detecção de defeitos para as imagens do seu produto
Engenheiro de IA e Visão Computacional especializado em YOLO OpenCV e Automação com LLM
Sobre este Serviço
Sua linha de produção (ou a do seu cliente) precisa de controle de qualidade visual automatizado — mas a maioria dos freelancers de IA nunca implantou um modelo fora de um notebook.
Eu já. Sou Engenheiro de Visão Computacional (MSc, Universidade de Luxemburgo) com 4 anos construindo sistemas de inspeção que substituíram o controle de qualidade manual em linhas de produção industrial ao vivo: vibração, luz variável, velocidade da linha 24/7. Essa é a padrão que seu projeto vai receber.
O QUE VOCÊ RECEBE
- Avaliação honesta de viabilidade primeiro: vou te dizer se CV clássico supera o deep learning para o seu caso (frequentemente supera, e é mais barato)
- Modelo de detecção de defeitos treinado sob medida (YOLO11 / PyTorch) nas SUAS imagens
- Métricas de avaliação reais (precisão/recall por tipo de defeito), não promessas
- Código de inferência limpo, pronto para integrar
POR QUE ESCOLHER MIM
- 4 anos de experiência em visão computacional industrial na fabricação em Luxemburgo
- MSc em Visão Computacional & IA; pesquisa publicada com DOI
- Demonstrações ao vivo do meu trabalho — peça os links
Antes de fazer seu pedido, envie-me de 5 a 10 imagens de amostra e uma descrição de uma linha do defeito. Vou confirmar a viabilidade gratuitamente.
Linguagem de programação:
Python
Meu portfólio
Perguntas frequentes
Tradução automática
Preciso fornecer minhas próprias imagens?
Suas próprias imagens oferecem os melhores resultados. Se você não tiver rótulos, escolha Modelo de Produção ou Solução Completa (com anotação incluída), ou me pergunte sobre conjuntos de dados públicos adequados.
Você consegue trabalhar com apenas algumas amostras de defeito?
Sim. Defeitos raros são normais na indústria. Eu uso aumento de dados, geração de defeitos sintéticos e abordagens de detecção de anomalias que aprendem com peças boas, então podemos começar mesmo com poucas imagens de defeito.

