Description du projet
Une technologie de capteurs d’images pour les applications de vision par ordinateur
L’industrie de l’imagerie subit des changements importants sous l’effet de tendances telles que les voitures autonomes, le métavers et la robotique de service, qui s’appuient toutes sur la vision par ordinateur. Cependant, les technologies d’imagerie actuelles sont davantage adaptées aux humains qu’aux machines. L’entreprise Qurv entend réimaginer les capteurs d’images afin de garantir leur fiabilité et leur robustesse dans des conditions de faible visibilité. Son objectif est de s’attaquer à des problèmes tels que la consommation d’énergie et l’utilisation de matériaux toxiques, en tirant parti de son expertise de classe mondiale. Le projet QSTACK, financé par l’UE, vise à développer et à tester une technologie de capteur d’images rentable, spécialement conçue pour les applications de vision par ordinateur sensibles à la consommation d’énergie. Il espère ainsi positionner l’industrie européenne des semi-conducteurs de manière stratégique afin de tirer parti des applications de vision par ordinateur, avec des répercussions potentielles sur l’électronique grand public, les soins de santé et la mobilité.
Objectif
The imaging industry is experiencing a paradigm shift due to megatrends such as autonomous cars, the metaverse and service robotics, all applications powered by computer vision (CV). This subset of artificial intelligence (Al) is expected to contribute more than 2 trillion to the global economy by 2030.
Present imaging technologies were designed to fulfil the needs of humans for high-quality photography but not for machines. Autonomous and intelligent systems will require re-inventing image sensors to deliver reliability and resilience under low-visibility conditions while increasing the amount of information they capture and analyse. Qurv, a company operating in this space that brings together unique world expertise, has identified power consumption and toxic materials as the common drawbacks of current solutions, hindering mass-market uptake.
To address these challenges, the project QSTACK will develop and validate a wide-spectrum image sensor technology and business case that delivers unprecedented cost performance to mass-market, power-sensitive computer vision applications. This ambitious overarching aim will be achieved through the following objectives:
i. Achieve the integration of high-performance wide-spectrum CMOS / TMDC / heavy-metal-free stack SWIR sensitive image sensors as demonstrated by imaging and electrical characterisation analysis.
ii. Achieve a reduction of the total image sensors power consumption, enabled by a >1,000x decrease in the pixel engine power consumption.
iii. Increase the investment readiness of QSTACK, as demonstrated by the number of early users interested in pilots and evaluation kits, together with the creation of investment material.
QSTACK envisions putting the European semiconductor industry in an advantageous position to seize the opportunity in mass-market computer vision applications that will have an enormous impact on consumer electronics, personalised health, and safe mobility.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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- ingénierie et technologiegénie électrique, génie électronique, génie de l’informationingénierie électroniquecapteurs
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Mots‑clés
Programme(s)
- HORIZON.3.1 - The European Innovation Council (EIC) Main Programme
Appel à propositions
(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-EIC-2022-TRANSITION-01
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HORIZON-EIC - HORIZON EIC GrantsCoordinateur
08860 Castelldefels
Espagne
L’entreprise s’est définie comme une PME (petite et moyenne entreprise) au moment de la signature de la convention de subvention.