Wspólnotowy Serwis Informacyjny Badan i Rozwoju - CORDIS

FP6

DYNAVIS — Wynik w skrócie

Project ID: 16429
Źródło dofinansowania: FP6-NMP
Kraj: Austria

Produkcja widzących maszyn

Technologia maszynowa została udoskonalona w takim stopniu, że możemy aktualnie zlecać maszynom wykrywanie uszkodzeń na liniach produkcyjnych, które wcześniej mógł dostrzec tylko człowiek.
Produkcja widzących maszyn
Gdyby maszyny mogły widzieć i "myśleć", podejmowałyby one znacznie lepsze decyzje w produkcji i przemyśle. Wyzwania tego podjął się finansowany ze środków UE projekt "Dynamicznie konfigurowana kontrola jakości w procesach wytwórczych i produkcyjnych z zastosowaniem wizji maszynowej" (Dynavis).W ramach projektu zbadano sposoby udoskonalenia kontroli produktów poprzez rozszerzenie oprogramowania wdrożeniowego o zdolności podejmowania "ludzkich" decyzji. Ponieważ procesy uczenia się przez maszyny wymagają intensywnego programowania oraz zazwyczaj trwają bardzo długo, naukowcy podjęli się stworzenia nowszej technologii, która znacząco przyspieszy ten proces.

Dlatego zamierzeniem projektu Dynavis było opracowanie algorytmów wizji maszynowej oraz nowych technik uczenia maszyn. Zbadano metody uczenia się maszyn w zakresie przetwarzania złożonych danych wygenerowanych przez system wizyjny, a także sposoby obsługi wielu, lub nawet sprzecznych ze sobą, danych wprowadzanych przez operatorów. Wymagało to także przewidywania powodzenia lub porażki procesu uczenia się na wczesnym etapie procesu szkoleniowego.

Poprzez bezpośrednią naukę od operatorów projekt Dynavis pomógł udoskonalić system wizyjny maszyny. Pod koniec okresu realizacji projektu opracowano dwa skuteczne prototypy wyposażone w nową technologię. Jednym z nich był skaner obrotowy służący do skanowania i klasyfikowania obrazów z wirników. Drugim był system kontroli druku na płytach CD, który sprawdzał wady na nośnikach CD.

Wpływ wizji maszynowej na przemysł jest ogromny, a dzięki uzyskanej wiedzy spodziewać się można przyspieszenia i ułatwienia wielu procesów przemysłowych. Wyniki projektu wnoszą duży potencjał do przezwyciężenia problemu symulacji "ludzkich" decyzji w oprogramowaniu. Umożliwią one naukowcom wykorzystanie współpracy między człowiekiem a maszyną w celu wyuczenia złożonych zadań kontrolnych wraz z automatyczną adaptacją do określonych lub zmiennych wymogów.

Powiązane informacje

Śledź nas na: RSS Facebook Twitter YouTube Zarządzany przez Urząd Publikacji UE W górę