تشخیص پالت صنعتی با YOLOv5 و Python

پروژه تشخیص پالت صنعتی (Pallet Detection) یک سیستم بینایی کامپیوتری مبتنی بر یادگیری عمیق است که با استفاده از YOLOv5 و کتابخانه PyTorch توسعه داده شده است. هدف این پروژه، شناسایی خودکار پالت‌ها در تصاویر و ارائه یک راهکار هوشمند برای کاربردهای صنعتی مانند انبارداری، لجستیک و خطوط تولید است.

در بسیاری از محیط‌های صنعتی، شناسایی و شمارش پالت‌ها به صورت دستی فرآیندی زمان‌بر و مستعد خطای انسانی است. این پروژه با استفاده از الگوریتم‌های تشخیص اشیا (Object Detection) تلاش می‌کند این فرآیند را خودکار کرده و امکان تحلیل سریع تصاویر را فراهم کند.

برای آموزش مدل، از دیتاست تصاویر پالت استفاده شده که شامل تصاویر برچسب‌گذاری‌شده با فرمت YOLO و اطلاعات مربوط به موقعیت اشیا در تصاویر است. داده‌ها برای آموزش و اعتبارسنجی مدل آماده‌سازی شده و از روش یادگیری انتقالی (Transfer Learning) با وزن‌های از پیش آموزش‌دیده YOLOv5 استفاده شده است.

در این پروژه چند نسخه از معماری YOLOv5 شامل مدل‌های سبک و متوسط بررسی شده‌اند تا تعادل مناسبی بین سرعت پردازش و دقت تشخیص ایجاد شود. استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده باعث شده حتی با وجود محدود بودن حجم دیتاست، امکان آموزش یک مدل کاربردی فراهم شود.

یکی از چالش‌های اصلی پروژه، محدودیت تعداد تصاویر آموزشی و تنوع شرایط تصویربرداری بود. برای حل این مسئله از Transfer Learning، ساختار استاندارد دیتاست YOLO و تنظیم مناسب فرآیند آموزش استفاده شده است.

این پروژه نمونه‌ای از تجربه عملی در زمینه هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و بینایی کامپیوتری است و نشان می‌دهد چگونه می‌توان از مدل‌های مدرن تشخیص اشیا برای حل مسائل واقعی در حوزه صنعت و اتوماسیون استفاده کرد.