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Contenuto archiviato il 2024-06-20

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

Obiettivo

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.

Campo scientifico (EuroSciVoc)

CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP. Cfr.: Il Vocabolario Scientifico Europeo.

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Argomento(i)

Gli inviti a presentare proposte sono suddivisi per argomenti. Un argomento definisce un’area o un tema specifico per il quale i candidati possono presentare proposte. La descrizione di un argomento comprende il suo ambito specifico e l’impatto previsto del progetto finanziato.

Invito a presentare proposte

Procedura per invitare i candidati a presentare proposte di progetti, con l’obiettivo di ricevere finanziamenti dall’UE.

FP6-2004-IST-NMP-2
Vedi altri progetti per questo bando

Meccanismo di finanziamento

Meccanismo di finanziamento (o «Tipo di azione») all’interno di un programma con caratteristiche comuni. Specifica: l’ambito di ciò che viene finanziato; il tasso di rimborso; i criteri di valutazione specifici per qualificarsi per il finanziamento; l’uso di forme semplificate di costi come gli importi forfettari.

STREP - Specific Targeted Research Project

Coordinatore

PROFACTOR PRODUKTIONSFORSCHUNGS GMBH
Contributo UE
Nessun dato
Costo totale

I costi totali sostenuti dall’organizzazione per partecipare al progetto, compresi i costi diretti e indiretti. Questo importo è un sottoinsieme del bilancio complessivo del progetto.

Nessun dato

Partecipanti (7)

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