DGI: Identificación, segmentación y clasificación de grietas en bloques de espuma mediante Machine Learning
El reto principal de IPF es el desarrollo de un sistema automatizado para la identificación, segmentación y clasificación de grietas en bloques de espuma utilizando algoritmos de Machine Learning y Visión por Computador.
Para ello, se emplearán cámaras industriales estratégicamente posicionadas para capturar imágenes en alta resolución, las cuales serán procesadas mediante técnicas avanzadas de preprocesamiento de imágenes y modelos de aprendizaje profundo. Se implementarán redes neuronales convolucionales (CNN) y otros enfoques de segmentación semántica para detectar y caracterizar las grietas en función de su tamaño, forma y profundidad.
Este sistema permitirá una inspección más precisa y eficiente, reduciendo la dependencia de la inspección manual y mejorando el control de calidad en la producción de espuma.
El proyecto “DGI: Identificación, segmentación y clasificación de grietas en bloques de espuma mediante Machine Learning” (ZL-2024/00231) ha sido cofinanciado por el Departamento de Desarrollo Económico, Sostenibilidad y Medio Ambiente del Gobierno Vasco a través del programa Hazitek y por el Fondo Europeo
de Desarrollo Regional (FEDER) de la Unión Europea..
