نظام كشف العيوب الصناعية بالرؤية الحاسوبية
بناء نظام AI يكتشف العيوب في خطوط الإنتاج باستخدام YOLOv8
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء نظام ai يكتشف العيوب في خطوط الإنتاج باستخدام yolov8. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3-4 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد أهمية كشف العيوب في خطوط الإنتاج - منع وصول منتجات معيبة للعملاء. تحليل نسبة العيوب الحالية: 2-5%. تحديد أهداف النظام: كشف 95%+ من العيوب، سرعة 50+ FPS. دراسة أنواع العيوب: خدوش، شقوق، لطخات، أخطاء طباعة. فهم بيئة العمل: إضاءة، سرعة الإنتاج، متطلبات الأجهزة.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
جمع صور من خط الإنتاج - 500+ صورة لمنتجات سليمة، 300+ لمعيبة. استكشاف أنماط العيوب المختلفة. تحليل شروط التصوير: الإضاءة، الزوايا، الدقة. دراسة توزيع أحجام العيوب. استخدام مجموعات بيانات عامة: MVTec AD Dataset كمرجع.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
استخدام Roboflow لتوسيم العيوب بـ Bounding Boxes. تصنيف العيوب إلى فئات (scratch, crack, stain, print_error). تطبيق Data Augmentation: تدوير، flip، brightness، تغيير السطوع. تقسيم 80/10/10 (train/val/test). تطبيع الصور لحجم موحد 640x640. معالجة Class Imbalance إذا وجدت.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
استخدام YOLOv8n (خفيف للـ Edge Devices) أو YOLOv8s. تدريب لـ 100 epochs مع Early Stopping. تطبيق Transfer Learning من COCO weights. Hyperparameter Tuning: learning rate, batch size, image size. تجربة نماذج مختلفة (YOLOv8, Faster R-CNN). تحسين السرعة بـ TensorRT للنشر.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب mAP (mean Average Precision) لكل فئة عيب. قياس Precision, Recall, F1-Score. اختبار على صور حقيقية من خط الإنتاج. قياس سرعة المعالجة (FPS). تحليل False Positives و False Negatives. A/B Testing مقابل الفحص اليدوي.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء واجهة بسيطة بـ OpenCV للكشف الفوري. تحويل النموذج لـ ONNX للسرعة. نشر على NVIDIA Jetson Nano أو Raspberry Pi 4. إضافة Alert System عند اكتشاف عيوب. تسجيل كل الكشوفات للمراجعة. بناء Dashboard لعرض الإحصائيات.