Este es un trabajo para la asignatura Aplicaciones Industriales y Comerciales de la Visión Artificial, en el Master Universitario en Visión Artificial de la URJC.
En este proyecto se desarrollará un módulo para la detección de anomalías en tableros de madera. Este módulo estará preparado para integrarse dentro de los sistemas de un cliente que fabrica figuras y piezas de madera, y tiene como objetivo la detección de defectos (circulos, grietas, manchas...) en los tableros de madera, previa a la proyección de la plantilla de corte que usan los sistemas de corte automático del cliente.
De esta forma se hace posible automatizar la proyección de la plantilla evitando los defectos, y ahorrando costes de madera desperdiciada y/o piezas con defectos.
Para deplegar y testear la última versión es necesario disponer de Docker instalado.
A continuación hay que ejecutar el contenedor docker que contiene la última versión de la aplicación.
docker run -it --rm -p 8080:8080 dmariaa/aiyc-defect-detector:latest
Una vez ejecutado, tan solo hay que abrir un navegador web y acceder a:
Clonar este repositorio. Crear la carpeta "models", descargar el modelo actual de google drive y copiarlo en esta carpeta:
https://drive.google.com/file/d/1leux1CMUnWyWtVcIaJ7kyMKs3c8WvA3K/view?usp=sharing
Hay que disponer de python 3.9.5 o superior. Se puede instalar un entorno virtual:
virtualenv -p {path al directio de python}/3.9/bin/python3 venv
source venv/bin/activate
Instalar los requerimientos del proyecto.
python -m pip install -r requirements.txt
Asegurarse de que el directorio actual está en el path de python.
export PYTHONPATH=.:$PYTHONPATH
Ejecutar el servidor
python -u src/server.py
Para probar con una imagen:
python -u tools/server_test.py -i <path a la imagen de prueba>