Kasaplar İçin Otomatik Et Kalite Sınıflandırma Sistemi

Merhaba, ben Hakan. Kasap dükkanı işletiyorum. İşlerimizi büyüttük, şubeler açtık falan. Müşterilerimizin memnuniyetini artırmak ve daha iyi hizmet vermek için teknolojiyi kullanmaya karar verdik. Görüntü işleme teknolojisini kullanarak etlerin kalitesini otomatik olarak sınıflandırabilecek bir sistem kurmayı düşünüyoruz. Bu sistem sayesinde müşterilere her zaman en iyi kalitede et sunmayı hedefliyoruz.

🎯 Hedefler ve Amaçlar
Ana hedefimiz, et kalitesini hızlı ve doğru bir şekilde tespit edebilen bir sistem kurmak. Bu sistemle, hem müşteri memnuniyetini artıracağız hem de iş verimliliğimizi yükselteceğiz. Rakiplerden farkımız, teknolojiyi kullanarak daha şeffaf ve güvenilir bir hizmet sunmamız olacak.

📋 Proje Detayları
Proje, görüntü işleme teknolojisini kullanarak etlerin kalitesini sınıflandıran bir yazılımdan oluşacak. Kamera vasıtasıyla etlerin görüntüsü alınacak ve yazılım, etin yağ oranı, kırmızılık derecesi gibi özelliklerini analiz ederek bir kalite raporu hazırlayacak. Bu rapor hem bizim için hem de müşterilerimiz için erişilebilir olacak.

👥 Kullanıcı Türleri
• Admin: Sistemi yönetecek, raporları görebilecek.
• Kullanıcı: Müşterilerimiz, etlerin kalite raporlarını görebilecek.
• Ziyaretçi: Sistemi ve genel bilgileri görebilecek, ama detaylı raporlara erişemeyecek.

🔧 Teknik Gereksinimler
Görüntü işleme için özel bir yazılım gerekecek. Ayrıca kaliteli kameralar ve hızlı bir veri işleme kapasitesine sahip bilgisayarlar da şart. Sistem, müşterilerimizin erişebileceği bir web arayüzüne sahip olmalı.

💡 İpucu: Projenin başarılı olabilmesi için yüksek çözünürlüklü kameralar kullanılmalı.
> ⚠️ Dikkat: Sistemin doğru sınıflandırma yapabilmesi için et çeşitlerine göre farklı parametreler ayarlanmalı.

💰 Bütçe Bilgisi
Minimum bütçe olarak 100000 TL, maksimum olarak ise 250000 TL düşünüyorum. Ödemeleri projenin belirli aşamalarında gerçekleştirmeyi tercih ederim.

⏰ Zaman Çizelgesi
Projeyi 6 ay içerisinde tamamlamayı planlıyorum. İlk iki ay sistem tasarımı ve altyapı kurulumu, sonraki dört ay ise test süreçleri ve iyileştirmeler.

✨ Başarı Kriterleri
Proje, etlerin kalitesini %95 doğruluk oranı ile sınıflandırabilir hale geldiğinde başarılı sayılacak. Ayrıca müşteri memnuniyet anketlerinde %10'luk bir artış görmeyi hedefliyoruz.