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Diseño e integración de técnicas de reconocimiento de formas para control de calidad mediante visión artificial y análisis de imágenes (DIRFAI)

Diseño e integración de técnicas de reconocimiento de formas para control de calidad mediante visión artificial y análisis de imágenes (DIRFAI)
Área de investigación: Aprendizaje automático y Reconocimiento de formas
Estado: Finished
Líderes del proyecto:
Colaboradores:
Inicio propuesto: 01/10/2006
Límite propuesto: 30/06/2009
Financiado por: CICYT. Ministerio de Ciencia e Innovación
Descripción:

 

El presente proyecto de investigación se enmarca dentro de los campos 5 (Visión artificial, tratamiento de imágenes y reconocimiento de formas) y 9 (Detección y diagnóstico de fallos. Mantenimiento predictivo) del Programa Nacional de Diseño y Producción Industrial y se propone como una iniciativa horizontal acorde con las prioridades de dicho programa. Aparte de la conveniencia y de los beneficios que el proyecto puede aportar, la investigación que se va a realizar está avalada por los logros de los grupos participantes en los anteriores proyectos TIC2000-1703 y TIC2003-08496. Dichos proyectos han arrojado unos resultados claramente positivos (publicaciones de calidad, una red temática nacional, varias participaciones muy relevantes en eventos internacionales, etc.), y han permitido alcanzar un grado de madurez en la investigación realizada que capacita a los grupos participantes a plantearse el trasvase de dichos resultados al sector productivo, tarea a la que el presente proyecto pretende hacer frente.

Para lograr este objetivo, los investigadores de los grupos participantes han diagnosticado las necesidades de empresas del entorno socio-económico, detectando la importancia que para ellas tiene la adaptación automática de los sistemas de producción y control de calidad a las situaciones cambiantes del entorno productivo. Necesidades a las que pueden aportar solución las técnicas obtenidas por los grupos solicitantes en los últimos años mediante la oportuna adaptación a cada caso particular.

Por otra parte, también se pretende continuar estudiando la mejora de dichas técnicas en cuanto a eficiencia, validación de resultados y facilidad de uso. Además, se protenden continuar otras líneas de investigación de reciente actualidad, como la combinación de clasificadores y fusión de información, el aprendizaje continuo, la clasificación adaptativa y técnicas no convencionales de agrupación y organización de datos, técnicas que pueden a su vez contribuir a la mejora de las aplicaciones concretas.

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