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Katharina Richter
6 months ago
Computer Vision Modell für Qualitätskontrolle in der Leiterplattenproduktion: Fehlererkennungsrate bei 99.2%, False-Positive-Rate unter 0.5%. Die Fabrik spart 12 Arbeitsstunden pro Tag an manueller Inspektion. YOLOv8 mit Custom-Training auf 15.000 annotierten Bildern. Inferenz-Zeit: 23ms pro Bild auf einer T4-GPU. #computervision #industrie40 #deeplearning
Christine Lang
Wir hatten ähnliche Probleme und haben letztlich einen anderen Ansatz gewählt - Message Queue statt direkter API-Calls. Vielleicht eine Überlegung wert für euren Use Case?
4 months ago
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