Dettaglio Caso d'Uso

L’Image Recognition nel mondo della moda

Un esempio di innovazione all’interno della rete ARTES 4.0 è dedicato ad un sistema di visione intelligente per il riconoscimento dei difetti direttamente sulla linea produttiva. Ciò permette la stabilità, l’efficienza e l’affidabilità del monitoraggio della qualità dei componenti in produzione senza interferire con il ritmo di processo.

 Tecnologie Abilitanti:

Big Data & Analytics

Tecnologia abilitante: Intelligenza artificiale/Pattern Recognition;

Settore industriale: Conciario;

Cliente target: Produttori di macchine per concerie.

Problema affrontato: Misurare e classificare dal punto di vista qualitativo pelli conciate.

Soluzione tecnica proposta: Il sistema sviluppato è in grado di rendere più efficiente ed efficace, nella produzione delle borse, il processo di valutazione qualitativa e selezione delle pelli. Questo sarà possibile sfruttando l’evoluzione delle tecnologie di deep learning e delle reti neurali. Il risultato corrisponde ad un sistema di analisi visuale che interpreta immagini fotografiche della pelle stesa su un tavolo attraverso tecniche sia tradizionali che di intelligenza artificiale. Questa soluzione tecnologica consente l’analisi quantitativa e qualitativa delle pelli ed è installabile direttamente sulle macchine conciarie. Si integra, inoltre, la progettazione e l’implementazione di un sistema di tracciabilità delle informazioni, in grado di consentire all’azienda di raggiungere il pieno controllo dell’intero ciclo di vita del prodotto e l’integrazione dell’intero processo di sviluppo del prodotto e delle collezioni.

Unicità della soluzione: Ci risulta che non siano presenti sul mercato soluzioni analoghe.

Risultato: Costi ridotti di impianto e gestione.

Keywords: Measurement, quality, leather, deep learning, computer vision, tannery; conciario

Fonte: INERA S.r.l.

Per maggiori informazioni sull'autore del caso d'uso: www.inera.it