Item
Boada, Imma
Xiberta, Pau |
|
Universitat de Girona. Departament d’Informà tica, Matemà tica Aplicada i EstadÃstica (2013-) | |
Banús Paradell, Núria | |
2021 December 16 | |
Machine vision systems and artificial intelligence techniques are two active research areas
in the context of Industry 4.0. Their combination allows the reproduction of human
procedures while improving the performance of the processes. However, to achieve the
desired full automation, there is a need for new applications able to cover as many
industrial scenarios and processes as possible. One of the areas that needs further research
and development is the quality control of food packaging, and more specifically
in the closure and sealing control of thermoforming packages. The shortcomings in this
area were detected by TAVIL who, in collaboration with GILAB, proposed an Industrial
Doctorate to investigate, develop and integrate in real scenarios new methods to
improve the packaging stage of the food industry by using machine vision systems and
artificial intelligence techniques. In the context of this Industrial Doctorate, two focuses
of research were defined that differ at the level at which the problem is studied. The
first focused on the quality control of food packages, and the second on the efficient
management of machine vision systems in industrial scenarios Els sistemes de visió per computador i les tècniques d’intel·ligència artificial són dues à rees de recerca actives en el context de la Indústria 4.0. La seva combinació permet la reproducció de procediments humans millorant al mateix temps el rendiment dels processos. Malgrat això, per aconseguir l’automatització completa desitjada, hi ha la necessitat de noves aplicacions capaces de cobrir el mà xim d’escenaris i processos industrials possibles. Una de les à rees que necessita més investigació i desenvolupament és el control de qualitat dels envasos d’aliments, i més concretament, el control del tancament i del segellat d’envasos termoformats. Les necessitats en aquesta à rea van ser identificades per TAVIL que, amb col·laboració amb GILAB, van proposar un Doctorat Industrial per investigar, desenvolupar i integrar en escenaris reals nous mètodes per millorar l’etapa d’envasat de la indústria alimentà ria mitjançant sistemes de visió per computador i tècniques d’intel·ligència artificial. En el context d’aquest Doctorat Industrial, s’han seguit dues lÃnies d’investigació que es diferencien en el nivell en el qual estudien el problema. La primera lÃnia es basa en el control de qualitat d’envasos d’aliments, mentre que la segona es basa en el control eficient de sistemes de visió per computador en escenaris industrials |
|
application/pdf | |
http://hdl.handle.net/10803/673469 | |
http://hdl.handle.net/10256/20555 | |
eng | |
Universitat de Girona | |
L’accés als continguts d’aquesta tesi queda condicionat a l’acceptació de les condicions d’ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
Indústria alimentà ria
Processament d’aliments Industria alimentaria Procesado de alimentos Food processing industry Xarxes neuronals convolucionals Redes neuronales convolucionales Convolutional neural networks Automatització de la indústria Automatización de la industria Industry automation Visió per computador Visión por computador Machine vision Intel·ligència artificial Inteligencia artificial Artificial intelligence Computer vision for automation Aprenentatge profund Aprendizaje profundo Deep learning Control de qualitat d’envasos d’aliments Control de calidad de envases de alimentos Packaging quality control 004 - Informà tica 663/664 - Aliments i nutrició. Enologia. Olis. Greixos 68 - Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automà tica |
|
New solutions to control robotic environments: quality control in food packaging | |
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | |
DUGiDocs |