A neural network based counterfeit detection system to verify the authenticity of products

Projektinformationen

Microguard

ID Finanzhilfevereinbarung: 817170

DOI 10.3030/817170

Projekt abgeschlossen

EK-Unterschriftsdatum 31 Mai 2018

Startdatum 1 Mai 2018

Enddatum 30 September 2018

Finanziert unter

• INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs

Gesamtkosten € 71 429,00

EU-Beitrag € 50 000,00

Koordiniert durch

CYPHEME
France

Projektbeschreibung

Die erste künstliche Intelligenz, die Produktfälschungen erkennen kann

Der Handel mit Fälschungen und unerlaubt hergestellten Waren boomt. Dies stellt in unserer innovationsgetriebenen globalen Wirtschaft eine ernste Herausforderung dar, die nachhaltige Geschäftsmodelle auf der Grundlage von geistigem Eigentum und Patenten in ihrer Existenz bedroht. Produktfälschungen und insbesondere gefälschte Medikamente sollen sogar mehr Menschenleben fordern als Malaria. In der EU machen nachgeahmte und unerlaubt hergestellte Produkte allein rund 5 % aller Importe aus. Das EU-finanzierte Projekt Microguard wird ein System zur Fälschungserkennung auf den Markt bringen, für das lediglich eine Handykamera benötigt wird. Dieses erste System seiner Art auf dem Markt basiert auf einer künstlichen Intelligenz, welche die Mikrostruktur von bedruckten Materialien analysieren und auch kleinste Fehler in Fälschungen erkennen kann.

Ziel

Counterfeiting is a crime, involving the manufacturing or distribution of goods under someone else's name, and without their permission. Counterfeit goods are generally made from cheap and lower quality component that put the health and safety of consumers at risk.
According to an International Chamber of Commerce the total value of counterfeit and pirated goods globally is around €1.77 trillion. Each year EU companies lose €83 billion in sales due to counterfeited products. Although the counterfeiting has been a problem for decades, there is no solution yet for it fighting at consumer level.
Cypheme introduces a counterfeit detection system that allows a consumer to determine if a product is an original branded product using only a cell phone camera. The system uses a micro structured varnish that can only be read with a neural network technology developed by Cypheme to authenticate the product. The system can be applied directly on the product, making it harder for counterfeiters to copy.

During the feasibility assessment, a minimum viable product will be defined, a go-to-market strategy and a supply chain will be established, as well as further development plan will be drafted. Within the overall innovation project, Cypheme aims to adapt the varnish application to metal, glass and plastic and upscale the neural recognition software; optimize the user interface for brand owners and consumers; perform a quality demonstration and validation of the system at different goods.

Wissenschaftliches Gebiet

• medical and health sciences › health sciences › public health
• engineering and technology › electrical engineering, electronic engineering, information engineering › electronic engineering › sensors › optical sensors
• engineering and technology › materials engineering
• engineering and technology › electrical engineering, electronic engineering, information engineering › information engineering › telecommunications › mobile phones
• natural sciences › computer and information sciences › artificial intelligence › computational intelligence

Programm/Programme

• H2020-EU.2.3. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Innovation In SMEs Main Programme
• H2020-EU.3. - PRIORITY 'Societal challenges
• H2020-EU.2.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies

Thema/Themen

• EIC-SMEInst-2018-2020 - SME instrument

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-EIC-SMEInst-2018-2020

Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigen

Unterauftrag

H2020-SMEInst-2018-2020-1

Finanzierungsplan

SME-1 - SME instrument phase 1

Koordinator

CYPHEME

• Netto-EU-Beitrag: € 50 000,00
• Adresse: RUE BARGUE 27 ; 75015 PARIS ; Frankreich
• KMU Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen). Ja:
  Region
  Ile-de-France › Ile-de-France › Paris
• Region: Ile-de-France › Ile-de-France › Paris
• Aktivitätstyp: Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
• Gesamtkosten: € 71 429,00