The post has been translated automatically. Original language: Russian
In the world of industrial automation, the integrity of conveyor belts is crucial to ensure smooth and efficient operation. As a machine learning engineer, I started a project to develop and train a model aimed at detecting conveyor belt damage. Here I share my path and the technical difficulties associated with the implementation of this project.
The main goal of this project was to create a reliable and efficient model capable of accurately detecting damage on conveyor belts. Using the YOLOv8 (You Only Look Once) framework, I started designing and training a model that could identify both "good" and "bad" conveyor belt states.
Data preparation: To begin with, I have collected an extensive data set containing images of conveyor belts in various states. The dataset has been carefully labeled to distinguish between "good" and "bad" instances. This markup process was important for effective model training.
Model Training: Using the YOLOv8 framework, I started the learning process using the following key parameters:
- Model: yolov8n.pt
- Data: Custom dataset (data.yaml)
- Epochs: 50
- Batch size: 16
- Image size: 640x640 pixels
During the training, the architecture of the model was adjusted to optimize performance. The key components of the model included convolutional layers, C2f blocks, and SPPF modules. The learning process took 50 epochs, resulting in a well-optimized model with 225 layers and approximately 3 million parameters.
After careful training and validation, the model showed impressive performance indicators.:
- Overall Precision: 0.888
- Total Completeness (Recall): 0.927
- mAP50 (Average accuracy): 0.932
- mAP50-95: 0.812
For specific classes:
- "Bad" instances: Accuracy: 0.797, Completeness: 0.866, mAP50: 0.876, mAP50-95: 0.668
- "Good" instances: Accuracy: 0.979, Completeness: 0.988, mAP50: 0.987, mAP50-95: 0.955
The results highlight the model's high accuracy in detecting both damaged and undamaged conveyor belts, making it a reliable tool for industrial applications.
The success of this project highlights the potential of AI in industrial automation. There are many exciting areas for research in the future, including real-time damage detection, integration with existing monitoring systems, and further improvements to the model to increase its reliability.
As a machine learning engineer, I am pleased to contribute to the development of AI-based solutions that improve operational efficiency and security. This project not only demonstrates the power of machine learning, but also shows its practical application in solving real-world problems.
В мире промышленной автоматизации целостность конвейерных лент имеет решающее значение для обеспечения бесперебойной и эффективной работы. В качестве инженера по машинному обучению я начал проект по разработке и обучению модели, направленной на обнаружение повреждений конвейерных лент. Здесь я делюсь своим путём и техническими сложностями, связанными с реализацией этого проекта.
Основная цель этого проекта заключалась в создании надёжной и эффективной модели, способной точно определять повреждения на конвейерных лентах. Используя фреймворк YOLOv8 (You Only Look Once), я начал проектирование и обучение модели, которая могла бы идентифицировать как "хорошие", так и "плохие" состояния конвейерных лент.
Подготовка данных: Для начала я собрал обширный набор данных, содержащих изображения конвейерных лент в различных состояниях. Набор данных был тщательно размечен для различения "хороших" и "плохих" экземпляров. Этот процесс разметки был важен для эффективного обучения модели.
Обучение модели: Используя фреймворк YOLOv8, я начал процесс обучения с использованием следующих ключевых параметров:
- Модель: yolov8n.pt
- Данные: Пользовательский набор данных (data.yaml)
- Эпохи: 50
- Размер батча: 16
- Размер изображения: 640x640 пикселей
Во время обучения архитектура модели была настроена для оптимизации производительности. Ключевые компоненты модели включали свёрточные слои, блоки C2f и модули SPPF. Процесс обучения занял 50 эпох, результатом чего стала хорошо оптимизированная модель с 225 слоями и примерно 3 миллионами параметров.
После тщательного обучения и валидации модель показала впечатляющие показатели производительности:
- Общая точность (Precision): 0.888
- Общая полнота (Recall): 0.927
- mAP50 (Средняя точность): 0.932
- mAP50-95: 0.812
Для конкретных классов:
- "Плохие" экземпляры: Точность: 0.797, Полнота: 0.866, mAP50: 0.876, mAP50-95: 0.668
- "Хорошие" экземпляры: Точность: 0.979, Полнота: 0.988, mAP50: 0.987, mAP50-95: 0.955
Результаты подчёркивают высокую точность модели в обнаружении как поврежденных, так и неповреждённых конвейерных лент, что делает её надёжным инструментом для промышленных приложений.
Успех этого проекта подчеркивает потенциал ИИ в промышленной автоматизации. В будущем существует множество захватывающих направлений для исследования, включая обнаружение повреждений в реальном времени, интеграцию с существующими системами мониторинга и дальнейшее усовершенствование модели для повышения её надёжности.
В качестве инженера по машинному обучению я рад способствовать развитию решений на базе ИИ, которые улучшают операционную эффективность и безопасность. Этот проект не только демонстрирует мощь машинного обучения, но и показывает его практическое применение в решении реальных задач.
Share
