Diseño y desarrollo de un nuevo sistema basado en visión artificial y deep learning en tiempo real, capaz de detección de defectos multidefectos y multimateriales y predicción de anomalías en una sola estación.

El sistema incorporará técnicas de análisis de imágenes capaces de detectar que se produce un defecto (lo que sea) en una pieza fabricada y predecir la aparición de anomalías en función de las variables del proceso productivo.

Se desarrollará un procedimiento de etiquetado semisupervisado que permitirá la generación de conocimiento de tal manera que el sistema tenga capacidad de aprender de forma incremental.

Se desplegarán los modelos de IA en hardware físicamente ubicado (at the edge) en la línea de producción para reducir el tiempo de respuesta y permitir velocidades de procesamiento adecuadas a los estrictos requisitos industriales.

Almacenamiento a medio/largo plazo (local, en la nube o mixto) de la información recogida para su posterior análisis.

Se validará la solución en dos casos de uso diferentes para comprobar el resultado satisfactorio.