REPTE

En consonància amb la tendència global d’automatització de processos industrials, Alherpell ha identificat la necessitat d’automatitzar la inspecció visual de les pells que a dia d’avui es realitza a ull de la mà d’operadors experimentats i mitjançant la qual s’identifiquen els defectes presents a les pells per poder classificar-les segons la qualitat; l’objectiu tècnic del projecte és dissenyar i desenvolupar la màquina que classifiqui automàticament les pells, fent intervenir als operadors només en la col·locació i l’extracció de les pells.

SOLUCIÓ

Per assolir aquests objectius, Alherpell, comptant amb la col·laboració del grup de transferència de coneixement DataScience@UB, ha decidit dissenyar i prototipar una màquina que inclogui un sistema intel·ligent de visió artificial basat en segmentació semàntica mitjançant xarxes neuronals convolucionals; essent necessari un sistema de transport de les pells, el sistema mecànic de visió (càmera i controladora) i el desenvolupament de software intel·ligent de detecció de defectes.

IMPACTE

Aquesta automatització permetrà, d’una banda, augmentar la capacitat productiva dels magatzems de pells i, de l’altra, definir uns criteris de categorització extrapolables a altres agents de la cadena de valor, reduint així discrepàncies i, per tant, el nombre transaccions no fructíferes. Aquesta unificació de criteris es traduirà en una reducció dels recursos usats en el sector i en una disminució del transport de lots no acceptats i de les respectives emissions contaminants.

Articles relacionats

Aplicació de tècniques d’aprenentatge profund a la detecció de canvis semàntics en imatges aèries

cat.
14.01.2019

Hem guanyat un nou concurs amb l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, per aplicar tècniques d’aprenentatge profund en la detecció de canvis en la xarxa d’infrastructures i construccions al territori amb l’objectiu d’automatitzar el procés d’elaboració del mapa topogràfic de Catalunya.


Desenvolupament d’una eina basada en IA per la detecció de patologies en imatges endoscòpiques.

cat.
14.01.2019

Desenvolupament conjunt amb l’Hospital Vall Hebron d’una solució escalable de diagnosi mèdica a partir d’eines     d’intel·ligència artificial per l’empresa CorporateHealth International ApS.

 


Deep learning per mapes d’interpretació del territori

cat. Projectes
27.11.2017

En el marc del desplegament del Pla Cartogràfic de Catalunya, l’Institut Cartogràfic i Geològic de Catalunya, està treballant en l’elaboració de les especificacions tècniques del Mapa de Cobertes del Sòl de Catalunya. L’ICGC ens ha encarregat un estudi per estudiar la viabilitat de l’aplicació de tècniques d’aprenentatge profund en la generació de mapes.