Уникальность:
- Анализировать изображения поверхности различных материалов;
- Детектирование объектов на изображениях;
- Сегментирование объектов на изображениях;
- Классифицирование объектов на изображениях;
- Сбор статистических данных о морфологии объектов;
- Вывод обработанных данных в виде диаграмм/графиков/таблиц и тд
Универсальность:
- Выявление объектов на любых цифровых изображениях;
- Сохранение результатов на удаленном сервере;
- Гибкая кастомизация за счет микросервисной архитектуры;
- Возможность интеграции различных предобученных на вашем датасете моделей машинного зрения.
Технология:
Автоматизированная система подсчета дефектов «Колибри» — интеллектуальная система на основе технологий машинного зрения и машинного обучения, разработана для детектирования и анализа морфологии объектов в материаловедении. Основная цель — автоматизация процессов выявления, сегментации и классификации микроструктур материалов с целью повышения точности и эффективности обработки изображений для оценки качества в производстве полупроводниковых и композиционных материалов.
Система реализована в виде web-приложения, включает в себя: сервис детекции изображений, сервис обработки данных и сервис веб-сервера. Добавлена полноценная реализация аналитической компоненты системы с наглядной визуализацией результатов обработанных данных.
Наименование | Значение |
Дизайн | Figma, Adobe Photoshop, Adobe Illustrator |
Frontend-разработка | React, JavaScript, TypeScript, HTML |
Базы данных | PostgreSQL |
Backend-разработка | Python, Flask, FastAPI, NodeJS |
Машинное обучение | Python, Pytorch |
Модели-CV | DenseNet, ResNet, YOLO, RetinaNet, Unet, PSPNet, DeepLab |