# PalletVision #### *No Pallet Left Behind*  --- ## Ons Team - Razvan - Backend Developer: Systeemarchitectuur - Samantha - Frontend & Db Developer: Dashbording - Zakaria - PO & AI Developer: Vision AI --- ## Het Probleem --- - Manuele inspecties - Menselijke fouten - Geen realtime inzicht  --- - Complexiteit van Pallettypes  --- #### Huidige oplossingen  Duur & Niet accuraat --- ## Onze Aanpak Slimme, kosteneffectieve oplossing gericht op: - **AI-gedreven detectie**: Nauwkeurige Euro-palletidentificatie. - **Realtime verwerking**: Directe resultaten voor snelle beslissingen. - **WMS-integratie**: Eenvoudige koppeling met bestaande systemen. - **Inzichten**: Logging en analyse voor optimalisatie. - **Flexibiliteit**: Modulaire architectuur voor uitbreidingen. --- ## Business Value --- Grote Markt waarde  --- - Tijdsbesparing - Verbeterde accuraatheid - Realtime monitoring - Operationele efficiëntie - Kostenreductie --- ### MVP - **Detectie**: YOLOv11-model voor Euro-pallets (>60% nauwkeurigheid). - **Logging**: Opslag van resultaten en request logging. - **Interface**: Weergave van resultaten en stationstatus. - **API Security**: Validatie, API keys, en basis rate limiting. - **Betrouwbaarheid**: Error handling en inputvalidatie. --- ## Product Architectuur - Distributed Systeem - Beveiligde WMS Integratie API - Lokale ML Pipeline - Flask Backend + TimescaleDB - Frontend Dashboard - Docker --- #### Product Architectuur  --- #### Sequence Diagram  --- #### Database Design  --- ## ML Implementatie - YOLOv11 detectiemodel - Realtime inferentie - Local Inference model - Roboflow Backup Model ## --- ## Demo - Live detectie - Dashboard demonstratie - Rapportage mogelijkheden --- ## Status & Volgende Stappen - Huidige functionaliteit - Komende ontwikkelingen - Toekomstvisie --- ## Vragen?