परियोजना का विवरण
अनुवादितहमारे पास एक छोटा निर्माण संचालन है और गुणवत्ता नियंत्रण वर्तमान में पूरी तरह से मैनुअल है: एक ऑपरेटर प्रत्येक उत्पाद को लेता है, इसे एक लैंप के नीचे घुमाता है और तय करता है कि यह अच्छा है या दोषपूर्ण। लोग थक जाते हैं, शिफ्ट के दौरान रोशनी बदलती है, और दिन के अंत की ओर स्पष्ट दोष छूटने लगते हैं। हमें एक कंप्यूटर विज़न-आधारित एप्लिकेशन की आवश्यकता है जो कैमरे के माध्यम से लाइन को देखता है और स्वयं दोषों को चिह्नित करता है ताकि एक व्यक्ति केवल विवादित मामलों की पुष्टि करे न कि हर एक इकाई को शुरू से मैन्युअल रूप से जांचे।
कार्य वास्तव में एक प्रशिक्षित CV मॉडल को लाइव गुणवत्ता नियंत्रण में लागू करना है, न कि केवल एक डेटासेट को लेबल करना। कैमरा प्रत्येक उत्पाद को कैप्चर करना चाहिए जैसे ही यह गुजरता है, मॉडल को इसे अच्छा या दोषपूर्ण के रूप में वर्गीकृत करना चाहिए, और यदि संभव हो तो दोष के प्रकार की पहचान करनी चाहिए: सतह खरोंच, गायब या गलत तरीके से स्थापित भाग, प्रिंट त्रुटियाँ - धुंधली, ऑफसेट या दोषपूर्ण लेबल। प्रत्येक अस्वीकृत आइटम की तस्वीर ली जानी चाहिए, एक टाइमस्टैम्प और दोष श्रेणी के साथ रिकॉर्ड किया जाना चाहिए और डैशबोर्ड पर दिखाया जाना चाहिए ताकि शिफ्ट पर्यवेक्षक अच्छे और दोषपूर्ण आइटम की गिनती देख सके, समय के साथ दोष दर देख सके और किसी भी चिह्नित आइटम की सहेजी गई छवि खोल सके और निर्णय की दोबारा जांच कर सके।
हम प्रशिक्षण और ट्यूनिंग के लिए अच्छे और दोषपूर्ण उत्पादों की तस्वीरों के नमूने प्रदान करेंगे, और हम आपके सुझाव के अनुसार कैमरा चयन, रोशनी और ढांचे पर चर्चा करने के लिए तैयार हैं। हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि एक कार्यशील पाइपलाइन हो जो वास्तव में दुकान में चले: विश्वसनीय फ्रेम कैप्चर, उचित थ्रेशोल्ड ताकि हम झूठे सकारात्मक से अभिभूत न हों, और एक समझने योग्य लॉग जो समीक्षा की जा सके। कृपया वर्णन करें कि आप प्रशिक्षण छवियों को कैसे एकत्रित और लेबल करेंगे, आप कौन सा मॉडल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करते हैं, आप हमारे भागों पर सटीकता और पुनः प्राप्ति को कैसे मापेंगे और तैयार एप्लिकेशन को गैर-तकनीकी कर्मचारियों द्वारा कैसे स्थापित और बनाए रखा जाएगा।
कार्य वास्तव में एक प्रशिक्षित CV मॉडल को लाइव गुणवत्ता नियंत्रण में लागू करना है, न कि केवल एक डेटासेट को लेबल करना। कैमरा प्रत्येक उत्पाद को कैप्चर करना चाहिए जैसे ही यह गुजरता है, मॉडल को इसे अच्छा या दोषपूर्ण के रूप में वर्गीकृत करना चाहिए, और यदि संभव हो तो दोष के प्रकार की पहचान करनी चाहिए: सतह खरोंच, गायब या गलत तरीके से स्थापित भाग, प्रिंट त्रुटियाँ - धुंधली, ऑफसेट या दोषपूर्ण लेबल। प्रत्येक अस्वीकृत आइटम की तस्वीर ली जानी चाहिए, एक टाइमस्टैम्प और दोष श्रेणी के साथ रिकॉर्ड किया जाना चाहिए और डैशबोर्ड पर दिखाया जाना चाहिए ताकि शिफ्ट पर्यवेक्षक अच्छे और दोषपूर्ण आइटम की गिनती देख सके, समय के साथ दोष दर देख सके और किसी भी चिह्नित आइटम की सहेजी गई छवि खोल सके और निर्णय की दोबारा जांच कर सके।
हम प्रशिक्षण और ट्यूनिंग के लिए अच्छे और दोषपूर्ण उत्पादों की तस्वीरों के नमूने प्रदान करेंगे, और हम आपके सुझाव के अनुसार कैमरा चयन, रोशनी और ढांचे पर चर्चा करने के लिए तैयार हैं। हमारे लिए यह महत्वपूर्ण है कि एक कार्यशील पाइपलाइन हो जो वास्तव में दुकान में चले: विश्वसनीय फ्रेम कैप्चर, उचित थ्रेशोल्ड ताकि हम झूठे सकारात्मक से अभिभूत न हों, और एक समझने योग्य लॉग जो समीक्षा की जा सके। कृपया वर्णन करें कि आप प्रशिक्षण छवियों को कैसे एकत्रित और लेबल करेंगे, आप कौन सा मॉडल आर्किटेक्चर प्रस्तावित करते हैं, आप हमारे भागों पर सटीकता और पुनः प्राप्ति को कैसे मापेंगे और तैयार एप्लिकेशन को गैर-तकनीकी कर्मचारियों द्वारा कैसे स्थापित और बनाए रखा जाएगा।
मोबाइल ऐप विकास नकद, बैंक ट्रांसफर
