POR FESR REGIONE del VENETO

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TECNICHE DI DEEP MACHINE LEARNING PER L’ANALISI DI QUALITÀ DI SUPERFICI LAPIDEE

Recentemente il gruppo Breton ha sviluppato la tecnologia per la produzione di lastre in un innovativo materiale, il Lapitec®.

Il progetto mira allo studio di un'infrastruttura tecnologica che sia in grado di eseguire in tempo reale, sul 100% del prodotto e direttamente in linea un'analisi microscopica e macroscopica di tutte le caratteristiche superficiali del Lapitec® tramite sensori digitali autonomi basati su scansione 3D e Machine Learning. 

Ci si propone la realizzazione di due sensori distinti. Il primo è un sensore ad alto dettaglio che analizza piccole superfici con una precisione di 5 millesimi di mm operando una ricostruzione 3D della superficie utilizzando luce modulata e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di fornire statistiche dettagliate su caratteristiche qualitative e quantitative come porosità o presenza di micro depressioni. 

Il secondo è un sensore ad alta copertura, in grado di produrre analisi dell'intera lastra, individuando problematiche di produzione macroscopiche come graffi dovuti a contaminazione o degrado degli utensili, variazioni cromatiche di aree o spot, presenza di impurità, e comunicando in tempo reale con i sistemi di controllo e produzione. Oltre al controllo in tempo reale della produzione, i dati provenienti dai sensori avranno un ruolo determinante nel fornire la massa informativa necessaria per applicare tecniche di Data Analytics e Machine Learning al processo produttivo nel medio e lungo termine permettendo la sua ottimizzazione in termini di efficienza e qualità, nonché l'analisi predittiva di eventuali cali di prestazioni.
 
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