{ "id": 2084, "date": "2024-04-05T11:57:49", "date_gmt": "2024-04-05T09:57:49", "guid": { "rendered": "https:\/\/www.vallscliment.com\/?p=2084" }, "modified": "2024-04-05T11:57:49", "modified_gmt": "2024-04-05T09:57:49", "slug": "proyecto-ciclop-fiabilidad-del-proceso-de-impresion-digital-a-partir-de-la-integracion-de-la-tecnologia-de-captura-y-tratamiento-de-imagen", "status": "publish", "type": "post", "link": "https:\/\/www.vallscliment.com\/ca\/proyecto-ciclop-fiabilidad-del-proceso-de-impresion-digital-a-partir-de-la-integracion-de-la-tecnologia-de-captura-y-tratamiento-de-imagen\/", "title": { "rendered": "Proyecto CICLOP: Fiabilidad del proceso de impresi\u00f3n digital a partir de la integraci\u00f3n de la tecnologia de captura y tratamiento de imagen" }, "content": { "rendered": "

El proyecto CICLOP 2.0 est\u00e1 a punto de finalizar su segunda fase, posicion\u00e1ndose como una iniciativa l\u00edder en integraci\u00f3n de sistemas avanzados de visi\u00f3n artificial y tecnolog\u00eda Deep Learning en entornos de impresi\u00f3n digital de gran formato.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Si a lo largo de la primera fase, el proyecto CICLOP se enfoc\u00f3 en la captura de im\u00e1genes mediante visi\u00f3n artificial para la detecci\u00f3n de defectos de impresi\u00f3n, la segunda arrancaba con el objetivo de investigar la categorizaci\u00f3n de defectos mediante la integraci\u00f3n de tecnolog\u00eda de aprendizaje profundo. Esta necesidad de an\u00e1lisis de defectos, alineada con la definici\u00f3n de los est\u00e1ndares de calidad seg\u00fan la percepci\u00f3n del cliente, ha constituido el marco principal de trabajo del proyecto CICLOP 2.0. Con el claro objetivo de evitar fugas de defectos de calidad al mercado, la investigaci\u00f3n a lo largo del proyecto se ha centrado en c\u00f3mo los algoritmos de aprendizaje profundo pueden mejorar la fiabilidad de la inspecci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Con el objetivo de implementar un sistema de detecci\u00f3n eficaz para una gama de paneles decorativos de est\u00e9tica compleja, el tratamiento de imagen desarrollado a lo largo del proyecto se ha centrado en t\u00e9cnicas de segmentaci\u00f3n de imagen para el desarrollo e implementaci\u00f3n de tecnolog\u00eda Deep Learning. Para ello, a lo largo de la fase de implementaci\u00f3n, se han llevado a cabo test espec\u00edficos para el entrenamiento de algoritmos de detecci\u00f3n de defectos a partir de muestras defectuosas, cuya caracterizaci\u00f3n y refinamiento han llevado a la construcci\u00f3n de una red neuronal espec\u00edfica para el control de calidad. Una vez implantada la red en condiciones de servicio, la tecnolog\u00eda investigada ha permitido implantar un sistema de verificaci\u00f3n de errores de calidad sobre la imagen para garantizar la identificaci\u00f3n precisa de los defectos de impresi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto CICLOP 2.0 ha superado el reto de capturar y analizar im\u00e1genes de gran tama\u00f1o a ritmo de producci\u00f3n (20metros\/minuto) gracias a la velocidad de procesamiento que ofrece el Deep Learning, junto con la complementariedad de la tecnolog\u00eda de Visi\u00f3n Artificial implementada en la fase 1 del proyecto. El desarrollo efectuado a lo largo del proyecto habilita nuevas utilidades de valor en entornos de producci\u00f3n por impresi\u00f3n digital y permite posicionar el tratamiento de imagen a trav\u00e9s de sistemas inteligentes como herramienta avanzada de control de calidad en el sector de los paneles y recubrimientos decorativos.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto CICLOP 2.0 cuenta con la participaci\u00f3n de las empresas AIS VISION SYSTEMS, BARINSA, VALLS CLIMENT y las organizaciones AMBIT (Living Spaces Cluster) y FUNCTIONAL PRINT (Cluster de Impresi\u00f3n Funcional de Navarra) en el marco del proyecto AEI-010500-2023-246, financiado por el Ministerio de Industria, Comercio y Turismo.
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https:\/\/ambitcluster.org\/es\/area-de-innovacion\/proyectos\/2964-ciclop-2-0<\/a><\/p>\n\n\n\n

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Continua llegint \u00abProyecto CICLOP: Fiabilidad del proceso de impresi\u00f3n digital a partir de la integraci\u00f3n de la tecnologia de captura y tratamiento de imagen\u00bb<\/span><\/a><\/p>", "protected": false }, "author": 1, "featured_media": 0, "comment_status": "closed", "ping_status": "closed", "sticky": false, "template": "", "format": "standard", "meta": { "footnotes": "" }, "categories": [ 16, 58, 1, 21, 17 ], "tags": [ 78 ], "class_list": [ "post-2084", "post", "type-post", "status-publish", "format-standard", "hentry", "category-automatitzacions", "category-general", "category-sin-categoria", "category-pesatge", "category-pesatge-industrial", "tag-pesatge" ], "yoast_head": "\nProyecto CICLOP: Fiabilidad del proceso de impresi\u00f3n digital a partir de la integraci\u00f3n de la tecnologia de captura y tratamiento de imagen - VALLS CLIMENT<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.vallscliment.com\/ca\/proyecto-ciclop-fiabilidad-del-proceso-de-impresion-digital-a-partir-de-la-integracion-de-la-tecnologia-de-captura-y-tratamiento-de-imagen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"ca_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Proyecto CICLOP: Fiabilidad del proceso de impresi\u00f3n digital a partir de la integraci\u00f3n de la tecnologia de captura y tratamiento de imagen - VALLS CLIMENT\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"El proyecto CICLOP 2.0 est\u00e1 a punto de finalizar su segunda fase, posicion\u00e1ndose como una iniciativa l\u00edder en integraci\u00f3n de sistemas avanzados de visi\u00f3n artificial y tecnolog\u00eda Deep Learning en entornos de impresi\u00f3n digital de gran formato. 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