Tecniche di Deep Machine Learning per l'analisi di qualita' di superfici in pietra sinterizzata
Il progetto mira allo studio di un'infrastruttura tecnologica che sia in grado di eseguire in tempo reale, sul 100% del prodotto e direttamente in linea un'analisi microscopica e macroscopica di tutte le caratteristiche superficiali della pietra sinterizzata tramite sensori digitali autonomi basati su scansione 3D e Machine Learning. Ci si propone la realizzazione di due sensori distinti. Il primo e' un sensore ad alto dettaglio che analizza piccole superfici con una precisione di 5 millesimi di mm operando una ricostruzione 3D della superficie utilizzando luce modulata e algoritmi di intelligenza artificiale in grado di fornire statistiche dettagliate su caratteristiche qualitative e quantitative come porosita' o presenza di micro depressioni. Il secondo e' un sensore ad alta copertura, in grado di produrre analisi dell'intera lastra, individuando problematiche di produzione macroscopiche come graffi dovuti a contaminazione o degrado degli utensili, variazioni cromatiche di aree o spot, presenza di impurita', e comunicando in tempo reale con i sistemi di controllo e produzione. Oltre al
Implementation indicators
Numero di imprese che ricevono un sostegno
- Target
- 1 num
- Achieved
- 1 num
Numero di imprese che ricevono sovvenzioni (a fondo perduto)
- Target
- 1 num
- Achieved
- 1 num
Numero di imprese che cooperano con istituti di ricerca
- Target
- 4 num
- Achieved
- 4 num
Numero di imprese sostenute per introdurre nuovi prodotti che costituiscono una novita' per il mercato
- Target
- 1 num
- Achieved
- 1 num
Numero di imprese beneficiarie di un sostegno per introdurre prodotti che costituiscono una novita' per l'impresa
- Target
- 1 num
- Achieved
- 1 num
Numero di centri di ricerca che ricevono una sovvenzione
- Target
- 1 num
- Achieved
- 1 num
- Slide 1
- Slide 2
- Slide 3
- Slide 4
- Slide 5
- Slide 6
| Given name | Amount |
|---|---|
| European Union | 93339.73 |
| Revolving Fund | 65337.81 |
| Region | 28001.92 |
- Other resources - Private:
- € 280,019
| Year | Amount | Cumulative amount | Percentage on public financing |
|---|---|---|---|
| 2019 | 186679.46 | 186679.46 | 100 |
State of progress
Entities
Programming area
- Programme
- ROP ERDF VENETO
- European Regional Development Fund (ERDF)
- 2014-2020 EU Structural Funds
- Cohesion funds
- € 186,679.46
- Payments on cohesion funds
- € 186,679.46
- Axis
- RICERCA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE
- Specific objective
- Incremento dell'attività di innovazione delle imprese (RA 1.1 AdP)
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