Projektbeschreibung
Spektralsensor für die Optimierung integrierter Prozesse
Das EU-finanzierte Projekt MULTIPLE möchte kostengünstige multimodale Überwachungslösungen entwickeln, die die Produktionsqualität und -effizienz wesentlich beeinflussen. Es hofft, mittels hochmoderner Sensoren, die auf organischer Elektronik basieren, Hyperspektralfiltern für Momentaufnahmen sowie Bildgebung mit variabler Blende kostengünstige Module für Spektrometer und Kameras, die in einem großen Bereich des sichtbaren Spektrums und des kurzwelligen Infrarotspektrums arbeiten, bereitstellen zu können. Dies wird zusätzlich durch kosteneffiziente laserbasierte Chemometrie ergänzt. Ziel ist es, die Cloud-Technologie für serviceorientierte Architektur und die Big-Data-Technologie zur Gestaltung neuer Dienstleistungen und Mikrodienste zur Unterstützung der Datenerhebung, für die Entwicklung von Modellen für tiefes Lernen sowie verbesserte Werkzeuge für die Entscheidungshilfe zu nutzen.
Ziel
MULTIPLE will develop cost-effective multimodal monitoring solutions with a breakthrough impact on production quality and efficiency. It will bring cutting-edge OLED-based sensors, snapshot hyperspectral filters and dual-aperture imaging to deliver cost-effective spectrometers and camera cores in a broad VIS/SWIR range, complemented with cost effective laser-based chemometric sensors in the MWIR. On top of these sensors, MULTIPLE will develop novel multimodal monitoring systems that will be IoT native, by combining them with cloud, big data, and deep learning for agile development and orchestration of complex AI-based models to optimize production improving EU manufacturing competitiveness.
To develop cost-effective HSI SWIR (0.9-1.7 µm) camera cores ready for volume production.
To develop a compact and cost-effective dual-aperture HSI imager combining snapshot CMOS and InGaAs hyperspectral sensors based on mosaic filters covering the whole VIS/SWIR range (0.4-1.7 µm).
To develop novel cost-effective spectrometer solutions for highly specific chemometric analysis in an extended VIS/MWIR range (0.4-3.5 µm wavelength), based on innovative OLED sensors and laser-based spectroscopy.
To develop embedded deep models for regression, classification and RT control. It will guarantee onsite and online measurements and classification of different types of categories with high flexibility, accuracy, and reliability.
To develop an integral and scalable approach to process monitoring, quality assurance, and process optimization through the orchestration of photonic monitoring systems under an IoT native approach. The aim is to leverage SoA cloud and big data technologies to create new services and microservices enhancing decision support tools.
To demonstrate MUTLIPLE in 3 manufacturing scenarios: steelworking, woodworking and food
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
(öffnet in neuem Fenster) H2020-ICT-2018-20
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H2020-ICT-2019-2
Finanzierungsplan
IA -Koordinator
36410 Porrino
Spanien