Tekniker – Txatarraren parkean elementu arriskutsuak hautematea
Tekniker
Sektorea: Industria
Negozio-kasua
Jasotako txatarra begiz ikuskatzen dute txatarraren parkeko langileek bertan utzi ondoren. Hortaz, denbora-inbertsio handia eskatzen du eta subjektiboa da prozesua. Baliteke elementu arriskutsuak ez hautematea gainera txatarran, edo irizpide dimentsionalak ez betetzea, eta, hortaz, langileen segurtasuna zein ekoizpen-prozesuaren efizientzia eta kalitatea arriskuan jartzea.
Helburuak
Ikusmen artifizialeko hardwarea eta softwarearen sistema aurreratua eta ikaskuntza sakoneko algoritmoak garatzea, txatarra automatikoki ikuskatzeko baldintza industrial larrietan. Helburua da txatarra mota sailkatzea, elementu arriskutsuen eta zehaztapenetik kanpo daudenen hautemate-prozesua automatizatzea, eta txatarraren homogeneotasunaren kalkulua hobetzea. Materiala jasotzeko prozesua eta txatarraren sailkapena eta ezaugarriak optimizatzeko.
Erabilera-kasua
Txatarraren kargetan. AA sortzailea erabili da agertoki sintetikoak sortzeko, dataseta handituz eta dibertsifikatuz. Proiektuaren ikuspegia izan da helburuak hautemateko eredu aurreratuak entrenatzea, adimen artifiziala erabiliz txatarra mota eta elementu arriskutsuak identifikatzeko, hautematea zehatza eta sendoa izan dadin.
Azpiegitura
Edge. On Premise.
Erabilitako teknologiak
Ikaskuntza Automatikoa edo Sakona Irudiak hautematea/prozesatzea
Erabilitako datuak
ArcelorMittalen hainbat instalaziotan sortutako eta etiketatutako dataset propioa.
Erabilitako baliabideak
Antolakuntzari dagokionez, beharrezkoak izan dira proiektuaren 1 zuzendari, ikuspen artifizialeko eta AAko 3 espezialista eta hardware teknikari 1. Teknikerrek eta Arcelormittal Basque Country Research Centrek egindako garapen teknikoa, eta ArcelorMittalen baldintzak eta baliozkotzea.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Erronka nagusietako bat izan da hautemate-ereduak modu eraginkorrean entrenatzeko beharrezkoak diren kategoriak barne hartzen dituen askotariko objektu arriskutsuen dataset bat ez izatea. Horrek zaildu egin du hainbat testuinguru eta operazio-baldintzatan elementu arriskutsuen gama handia zehatz identifikatzeko gai den eredu bat garatzea. Datu gutxi daudenez, AA sortzailearen baldintza teknikoak behar izan dira existitzen den dataseta aberasteko eta dibertsifikatzeko, eta, hala, ereduaren orokortze gaitasuna hobetzeko.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
mAP, zehaztasuna, recaal eta metrika propioak
Finantzaketa
SPRIren Adimen Artifizial Aplikatuaren programa
Kolaboratzaileak
ArcelorMittal Basque Country Research Centre, ArcelorMittal Sestao
