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.

Ссылка на проект