Proyecto

¿Qué es?

Sistema de Visión Artificial basado en Deep Learning (redes neuronales) para la detección y clasificación de voluminosos en la cinta transportadora a la entrada de las plantas de selección de envases plásticos, latas y bricks.

¿Cómo funciona?

El sistema aprende a detectar los residuos que no hay que retirar, para desechar el resto, que son los voluminosos. Para entrenar a SIARA, se utilizan cámaras con diferentes sensores y un sistema de inteligencia artificial, que a través de Deep Learning crea una base de datos que incluye la adquisición de las imágenes y su etiquetado, un trabajo muy importante que se realizará durante las primeras etapas del proyecto. 

¿Qué problemas resuelve?

– Mejorar las condiciones de trabajo

– Reducir el tiempo del proceso

– Minimizar costes

– Evitar tareas tediosas

¿Dónde se aplica?

El entorno de pruebas del proyecto es la planta de separación de envases plásticos, latas y bricks que gestiona la Mancomunidad de San Marcos a través de Trienekens con Ecoembes en Urnieta (San Sebastián), País Vasco. En ella, una cinta transportadora recibe los residuos de entrada y los distribuye a lo largo de la planta en distintos procesos de separación. El sistema de adquisición que se va a utilizar para la captura de datos se instalará sobre esta cinta transportadora de entrada y tomará imágenes de los residuos que entran a la planta. Este sistema se seleccionará y se calibrará en los laboratorios de ATRIA.

Fases del proyecto
1. Definición de objetivos y condiciones: 

Estudio entre todos los participantes de las condiciones, dónde se va a instalar el sistema de adquisición y sus dimensiones; qué medidas de evaluación se van a utilizar para el Proyecto, qué herramientas de software…

2. Diseño e instalación del sistema de visión artificial:

Diseño de la estructura que integrará todos los sistemas y selección los sensores a incluir y su posición, el ordenador de control, el sistema de iluminación y cómo se van a conectar todos los sistemas.

3. Creación de la base de datos:

Captura de imágenes en el entorno real y etiquetado de los objetos

4. Desarrollo y entrenamiento de la visión artificial:

Selección de la arquitectura de Inteligencia Artificial a implementar y los parámetros iniciales. Entrenamiento de dicha arquitectura en el ámbito particular del Proyecto con el dataset creado en la fase anterior y evaluar. 

5. Evaluación real y mejora continua:

Implementación y puesta en marcha del algoritmo desarrollado en la fase 4 en el sistema de adquisición instalado en la planta. Evaluar su funcionamiento y monitorizar errores para realimentar el entrenamiento.

Proyecto financiado

Este proyecto esta financiado por el Ministerio de Economía y Empresa con el Nº de Expediente TSI-100909-2019-54, por la convocatoria Tecnologías Habilitadoras Digitales (THD), dentro del Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020, en el marco de la Acción Estratégica de Economía y Sociedad Digital y del Subprograma Estatal de Impulso a las Tecnologías Habilitadoras.

Las Tecnologías Habilitadoras Digitales son las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) de alto impacto y capacidad de disrupción, estratégicas para el desarrollo y la transformación digital de la economía y la sociedad.

Está cofinanciado por FEDER o Fondo Europeo de Desarrollo Regional, que tiene como objetivo fortalecer la cohesión socioeconómica dentro de la Unión Europea corrigiendo los desequilibrios entre sus regiones.

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