El martes 6 de septiembre a las 16:30 horas, el cluster organiza una jornada en la Adoberia Bella para presentar los resultados y las conclusiones del proyecto Visión e Inteligencia Artificial para el clasificado de pieles, proyecto coordinado por Leather Cluster Barcelona donde están participado tres empresas asociadas: Intarex, Picvisa y Curtidos Badia.
Este proyecto ha recibido financiación de ACCIÓ (Departamento de Empresa y Conocimiento), en el marco de las ayudas de refuerzo competitivo de las entidades integrantes del Programa Catalunya Clústers 2021-2023.
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El objetivo de este proyecto colaborativo es estudiar la viabilidad técnica de un sistema de visión e inteligencia artificial para la clasificación automática de pieles, una solución tecnológica que tendrá que permitir a las empresas ser más competitivas reduciendo sus costes y mejorando su productividad.
Factor clave para la calidad del producto
La clasificación de las pieles en las diferentes fases del proceso de transformación de la piel es un factor clave para la calidad del producto fabricado, la satisfacción del cliente y para el resultado de las empresas curtidoras. Es un proceso que hoy se realiza manualmente, a partir de la pericia de trabajadores con aptitudes para hacer la operación durante horas, a partir de patrones mentales aprendidos a base de acumular experiencia para discernir entre diferentes tipos y combinaciones de defectos, que los permitan clasificar cada piel en diferentes categorías.
Se trata de una operación muy relevante por el impacto económico en el negocio, ya que el coste de la piel como materia prima suele ser de aproximadamente del 50 por ciento respecto al coste total de fabricación.
El objetivo de este proyecto colaborativo es estudiar la viabilidad técnica de un sistema de visión e inteligencia artificial para la clasificación automática de pieles, una solución tecnológica que tendrá que permitir a las empresas ser más competitivas reduciendo sus costes y mejorando su productividad
La tecnología clave en el proyecto consiste en el uso de técnicas de visión e inteligencia artificial para el tratamiento de imágenes. En concreto, se usarán técnicas de machine learning (deep learning), para construir modelos computacionales que permitan identificar qué tipo de defecto hay presente en una imagen: parásitos, rozaduras, cuchilladas, etc.
Se prevé que en el futuro el proyecto pueda ampliarse para incidir en la trazabilidad de las pieles.
