Приложить к коммерческому предложению демонстрацию работы предлагаемого решения весьма трудно, если речь идет о нейронный сетях. Так как обучение даже простого алгоритма требует от вас датасета. Однако, собирать данные для обучения нейросетей не обязательно самостоятельно. Многие типичные индустриальные задачи были уже решены с помощью глубокого обучения, а их датасеты выложены в открытый доступ.
Так, компания
MVTec опубликовала на своем
сайте следующие наборы размеченных снимков, помогающие обучить нейросеть в ПО
MVTec Halcon с помощью технологии глубокого обучения:
Набор данных для сравнительного анализа методов обнаружения 3D-объектов, ориентированных на промышленные сценарии. Он содержит монохромные изображения и
воксельные изображения нескольких классов объектов, которые часто встречаются в промышленных установках.
Простой в использовании инструментарий для оценки точности трекеров включает верхние границы для всех блочных трекеров в задачах визуального отслеживания объектов (VOT) и сегментации плотно аннотированного видео (DAVIS).
Набор данных для эталонной сегментации экземпляров или методов обнаружения объектов в промышленных условиях, в продуктовом магазине. Он содержит объекты из 60 различных категорий, снятых в разных позах и на разных фонах. Каждая сцена запечатлена под тремя различными источниками света и десятью поворотами.

Набор данных для сравнительного анализа алгоритмов обнаружения аномалий. Он содержит изображения из 15 различных категорий объектов и текстур. Каждая категория состоит из обучающих изображений без дефектов, а также тестовых изображений, которые содержат различные типы дефектов. Кроме того, предоставляются точные наземные аннотации истинности дефектов.
Используя похожие на вашу задачу снимки вы сможете быстро собрать и обучить нейросеть в ПО MVTec Halcon на работу с выбранными категориями снимков. Однако, если в реальности изображения с камер значительно отличаются от датасета - рекомендуем все же самостоятельно собрать датасет и переобучить нейронную сеть на работу с ним.
Если вам нужна помощь с выбором или настройкой программного обеспечения для системы машинного зрения,
свяжитесь с нами удобным способом.