Machine And Deep learning en Entorno Industrial con uso de Realidad Aumentada

Financiador

ministerio de ciencia innovacion y universidades

Programa: RETOS COLABORACIÓN 2017

Número de expediente: RTC-2017-6418-6

Partners

  • Ceit-IK4
  • CT Ingenieros

Resumen

El proyecto MADEIRA supone un paso importante en cuanto a la integración de nuevas tecnologías en los procesos industriales. Su principal objetivo es desarrollar una plataforma software flexible usando la tecnología de machine learning para el control en tiempo real de un proceso de montaje industrial.

Este ambicioso proyecto se ha planteado a través de la superación de tres retos tecnológicos que son:

1. Los sistemas automatizados deben comprender el entorno.
2. El proceso debe tener la capacidad de reconfigurarse en función de su entorno;
3. El aprendizaje del sistema tiene que integrarse a alto nivel en el control global del proceso industrial.

Estos desarrollos permitirán definir una metodología de montaje totalmente diferente a lo existente, soportándose en tecnologías y herramientas digitales avanzadas que abrirán una cantidad de posibilidades como obtener información en tiempo real e histórica de las variables que influyen en los procesos de montaje o aumentar la eficiencia del proceso, incrementando la competitividad de las empresas.

Papel de Ceit en el proyecto

El papel de Ceit-IK4 en este proyecto consiste en el desarrollo tecnológico del producto como experto en las tecnologías de RV, RA y Machine/Deep Learning. Para ello, aparte de puestos de trabajo para el desarrollo, se utilizarán los equipos mencionados a continuación y que Ceit pone a disposición del proyecto:

  • Casco de RV 3D y sus controles (HTC Vice). Se dispone de un simulador de RV, resultado de un proyecto previo, con el que se puede visualizar y simular procesos industriales complejos. Este simulador hace uso del casco de HTC para lograr una mayor inmersión del usuario. Este simulador se utilizará para simular y probar los algoritmos de ML diseñados para optimizar dicho proceso.
  • Sistema de captura de movimiento Perception Neuron. Un parámetro que puede ser interesante optimizar es la ergonomía del proceso. Para estudiarlo, se hará uso del sistema de mocap que posee CEIT para capturar los movimientos del operario y analizar su ergonomía.
  • Gafas de Microsoft Hololens para la visualización de la RA.
 

Persona de contacto

00790297

Diego Borro

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