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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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Contenido archivado el 2024-06-20

Dynamically Reconfigurable Quality Control for Manufacturing and Production Processes Using Learning Machine Vision

Objetivo

The main goal of DynaVis is the development of machine learning methods for embedded machine vision systems in production and manufacturing to achieve dynamically reconfigurable systems.

Inspection of products by machine vision often has to solve the problem of how to implement a human decision-making process in software. Currently, this requires a step-by-step reprogramming or parameterisation of the software, which may last for several months until satisfying results are obtained. The results of DynaVis will enable us to use Human-machine cooperation to learn complicated inspection tasks instead of set-by-step improvements and adaptations of software.

The project is foused on the development of "trainable" machine vision algorithms and of appropriate machine learning techniques. In order to create such methods we will focus on the following scientific objectives:
(1) machine learning methods for processing the complicated data produced by the vision system.
(2) methods to deal with multiple, possibly contradictory input by the operators.
(3) methods for predicting success or failure of the learning process in early stages of the training process.

The project contributes to the objectives of the call by developing a new way how reconfigurability in automated systems can be achieved. In the case of DynaVis these are embedded machine vision systems such as smart cameras. The project involves advanced control such as fuzzy methods and neural networks. The goal is to use human-machine cooperation and machine learning to dynamically adapt the vision system to the operator's decisions.

The project involves key players in the field of machine learning with a particular focus on machine vision. Companies from the machine vision industry and end-users from various fields complement the consortium. Special attention is given to the dissemination of results to SMEs.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

FP6-2004-IST-NMP-2
Consulte otros proyectos de esta convocatoria

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

STREP - Specific Targeted Research Project

Coordinador

PROFACTOR PRODUKTIONSFORSCHUNGS GMBH
Aportación de la UE
Sin datos
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

Sin datos

Participantes (7)

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