SIVA - "Sistemi Intelligenti di Visione per l'Agroalimentare" (DIT.AD014.047)

Thematic area

Engineering, ICT and technologies for energy and transportation

Project area

Structure responsible for the research project

Institute of industrial technologies and automation (STIIMA)

Project manager

GIOVANNI ATTOLICO
Phone number: 0805929441
Email: giovanni.attolico@cnr.it

Abstract

La filiera agroalimentare presenta grandi opportunità legate alla raccolta ed alla elaborazione di informazioni. Il monitoraggio estensivo dei prodotti, specie di quelli freschi e di IV gamma, può generare notevoli ricadute economiche. La possibilità di ampliare i mercati raggiungibili dalle esportazioni, di modulare dinamicamente le politiche di prezzo in dipendenza dal reale stato di conservazione, di rilevare tempestivamente il degrado dei prodotti abilitando percorsi paralleli di riuso che riducano gli scarti sono solo alcuni esempi delle possibilità che possono derivare dall'uso pervasivo di strumenti di visione e di intelligenza artificiale lungo la filiera.
Il progetto ha come obiettivo lo studio e lo sviluppo, con collegate attività di trasferimento tecnologico e formazione, di sistemi intelligenti, tecnologie industriali abilitanti, prodotti e processi che rispondano alle esigenze dell'intera filiera agroalimentare dal post-raccolta al consumatore finale, contribuendo alla sua innovazione, competitività e sostenibilità attraverso l'uso estensivo e integrato di sistemi di visione, di paradigmi dell'intelligenza artificiale e di metodologie di machine learning.

Goals

Le attività saranno quindi finalizzate a:
o identificare le tecniche di acquisizione di informazioni e le metodologie di classificazione in accordo con gli standard del settore, aventi efficacia e consistenza superiori a quelle attualmente disponibili;
o identificare le modalità per coniugare l'estrazione dei dati di interesse con la praticabilità operativa degli strumenti sia in termini di tempo di risposta che di vincoli richiesti per il loro uso in campo;
o individuare le modalità di acquisizione delle immagini in grado di estrarre e analizzare le caratteristiche utili per i diversi scopi applicativi;
o mettere a punto specifiche soluzioni che usino l'elaborazione delle immagini, l'intelligenza artificiale e il machine learning per ridurre la complessità della progettazione dei sistemi di visione, semplificare il dispiego sul campo delle soluzioni progettate, facilitarne l'uso anche da parte di personale non esperto e trasferire rapidamente e con il minimo sforzo i sistemi tra diverse tipologie di prodotti;
o mettere a punto soluzioni specifiche per la valutazione dei prodotti nei diversi punti della filiera (linee di trattamento post-raccolta, logistica, grande distribuzione,

Start date of activity

01/10/2020

Keywords

computer vision, machine learning, artificial intelligence

Last update: 09/12/2024