1. اختيار YOLOv8

بدأنا بمقارنة عدة نماذج: Faster R-CNN، EfficientDet، وYOLO versions. اخترنا YOLOv8 للأسباب التالية:

• السرعة: 45+ FPS على NVIDIA Jetson Orin
• الدقة: mAP@50 أعلى من 90%
• سهولة التدريب: Ultralytics API سهلة الاستخدام
• Transfer Learning: نماذج pre-trained ممتازة

from ultralytics import YOLO

# Load pretrained model
model = YOLO('yolov8n.pt')

# Train on custom crab dataset
results = model.train(
    data='crab_dataset.yaml',
    epochs=100,
    imgsz=640,
    batch=16,
    device=0
)

# Validate
metrics = model.val()
print(f"mAP@50: {metrics.box.map50}")

2. جمع وتحضير Dataset

أصعب جزء كان بناء dataset عالي الجودة:

• 1,200 صورة للسرطانات في أوضاع مختلفة
• Annotation دقيق لنقاط الإمساك باستخدام Roboflow
• Data Augmentation: rotation, flip, brightness variations
• Train/Val/Test split: 70/20/10

3. تقدير العمق (Depth Estimation)

استخدمنا Intel RealSense D435 لإضافة البعد الثالث:

• دمج RGB مع Depth stream
• تحويل 2D bounding boxes إلى 3D coordinates
• حساب الارتفاع الفعلي للسرطان

4. تحليل المتجهات والاتجاه

لتحديد اتجاه السرطان، طورنا خوارزمية تحلل:

• Contour analysis للقشرة الخارجية
• Principal Component Analysis (PCA) لإيجاد المحور الرئيسي
• حساب زاوية الدوران بدقة ±5 درجات

5. التكامل مع ABB Delta Robot

الجزء الأصعب كان دمج Vision مع Control:

• ROS 2 Bridge: للتواصل بين الكاميرا والروبوت
• Coordinate Transformation: من camera frame إلى robot frame
• Motion Planning: مسارات آمنة وسريعة
• Gripper Control: قوة إمساك محسوبة حسب حجم السرطان

بعد 3 أشهر من التطوير والتحسين، حققنا نتائج رائعة:

• دقة كشف 91.9% على test set
• معالجة في الوقت الفعلي بسرعة 45 إطار/ثانية
• نسبة نجاح الالتقاط 98% في الاختبارات الميدانية
• تقليل وقت المعالجة من 3.5 ثانية إلى 0.8 ثانية

نخطط للتحسينات التالية:

• دمج Semantic Segmentation لتحديد أدق لنقاط الإمساك
• استخدام Reinforcement Learning لتحسين استراتيجية الالتقاط
• توسيع النظام ليعمل مع أنواع أخرى من المأكولات البحرية
• تطوير واجهة ويب للمراقبة والتحليل