El proyecto CICLOP 2.0 integra de modo novedoso sistemas avanzados de visión artificial y tecnología deep learning en entornos de impresión digital de gran formato.
Si a lo largo de la primera fase, el proyecto CICLOP se enfocó en la captura de imágenes mediante visión artificial para la detección de defectos de impresión, la segunda tiene como objetivo investigar la categorización de defectos mediante la integración de tecnología de aprendizaje profundo. Esta necesidad de análisis de defectos, alineada con la definición de los estándares de calidad según la percepción del cliente, establece el marco de trabajo del proyecto CICLOP 2.0. Con el claro objetivo de evitar fugas de defectos de calidad al mercado, la investigación a lo largo del proyecto se centrará en cómo los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejorar la fiabilidad de la inspección.
Con el objetivo de implementar un sistema de detección eficaz en una gama de productos de estética compleja, como los paneles decorativos, el tratamiento de imagen propuesto en el proyecto se apoya en técnicas de segmentación de imagen para el desarrollo e implementación de tecnología Deep Learning. Para ello, a lo largo de la segunda fase, se realizará un entrenamiento del algoritmo de detección de defectos a partir de un análisis amplio de muestras defectuosas, cuya caracterización y refinamiento permitirán construir una red neuronal específica para el control de calidad. Una vez implantada la red en condiciones de servicio, la tecnología investigada en el proyecto permitirá verificar con precisión una serie de iteraciones sobre la imagen para garantizar la identificación precisa de los defectos de impresión.
El proyecto CICLOP 2.0 pretende aprovechar la velocidad de procesamiento del Deep Learning, junto con la complementariedad de la tecnología de Visión Artificial implementada en la fase 1, con el objetivo de ofrecer nuevas utilidades de valor en entornos de producción por impresión digital y posicionar el tratamiento de imagen a través de sistemas inteligentes como herramienta avanzada de control de calidad en el sector de los paneles y recubrimientos decorativos.
El proyecto CICLOP 2.0 cuenta con la participación de las empresas AIS VISION SYSTEMS, BARINSA, VALLS CLIMENT y las organizaciones AMBIT (Living Spaces Cluster) y FUNCTIONAL PRINT (Cluster de Impresión Funcional de Navarra) en el marco del proyecto AEI-010500-2023-246, financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.
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Proyecto financiado por: Programa de Agrupaciones Empresariales Innovadoras (AEI) del Ministerio de Industria, Comercio y Turismo: AEI-010500-2023-246.
