IZENA 3D Ikusmen Laborategia

AZALPENA

Ceitek 3D ikusmen laborategia dauka, non IA aplikatzen den ikusmen artifizialaren arazoetan eta objektu eta ingurune 3Den prozesamenduan. Teknika hauek irtenbide berritzaileak garatzera bideratuta daude, hala nola prozesuen automatizazioaren barruan kalitatearen kontrola eta ikuskapena, doitasun metrologia, 3D berreraikitzea, fabrikazio gehigarria, etab. Hala ere, arlo honetan dugun ezagutzak hainbat eremu desberdinetan lan egitea ahalbidetzen digu. Ceitek Industria 4.0 aplikazioetan esperientzia zabala duen arren, garraioa eta mugikortasun adimentsua lantzen dituen proiektuetan ere ari da.

Aplikazio-eremuak

Hedapena eta Aplikazioa

Garapenak

Garapenak

Hedapena eta Aplikazioa

EKIPO ETA OSAGAI GARRANTZITSUENAK

  • 3D Ikusmen Kamerak

    Intel RealSense D435 ikusmen estereoko kamerak, StereoLabs ZED X.

  • 3D Ikusmeneko Metrologia

    Laborategiak hainbat laser profilometro (tamaina eta uhin-luzera desberdinetakoak) eta eremu-eskanerrak ditu, objektuaren geometriaren 3D berreraikuntza lortzeko aukera ematen dutenak. Berreraikuntzatik, Aktiboak du.

  • 3D Ikusmen Kamerak

    Intel RealSense D435 ikusmen estereoko kamerak, StereoLabs ZED X.

  • 3D Ikusmeneko Metrologia

    Laborategiak hainbat laser profilometro (tamaina eta uhin-luzera desberdinetakoak) eta eremu-eskanerrak ditu, objektuaren geometriaren 3D berreraikuntza lortzeko aukera ematen dutenak. Berreraikuntzatik, Aktiboak du.

  • Geometria konputazionaleko algoritmoak

    Geometriaren gaineko dimentsio-kontrol mota guztiak egiteko

  • Geometria konputazionaleko algoritmoak

    Geometriaren gaineko dimentsio-kontrol mota guztiak egiteko

AKTIBOAK ESKAINTZEN DITUEN ZERBITZUAK

3D piezen ikuskapena (gardena edo erdi-gardena barne) doitasun-metrologiarako.

Ikusmen artifizialeko teknikak erabiltzen dira objektuaren geometria lortzeko eta dimentsio-kontrola egiteko.

3D piezen ikuskapena (gardena edo erdi-gardena barne) doitasun-metrologiarako.

Ikusmen artifizialeko teknikak erabiltzen dira objektuaren geometria lortzeko eta dimentsio-kontrola egiteko.

Bideo-sekuentzia baten analisia ingurune konplexu edo objektuen 3D berreraikuntzarako.

Deep learning-en oinarritutako algoritmoak erabiltzen dira (NeRF, Gaussian Splatting) inguruneen 3D berreraikuntzarako. Emaitza ingurune baten berreraikuntza da, eta hortik abiatuta ikuspegi berriak sor daitezke edo puntu-hodei edo sare modura esportatu.

Bideo-sekuentzia baten analisia ingurune konplexu edo objektuen 3D berreraikuntzarako.

Deep learning-en oinarritutako algoritmoak erabiltzen dira (NeRF, Gaussian Splatting) inguruneen 3D berreraikuntzarako. Emaitza ingurune baten berreraikuntza da, eta hortik abiatuta ikuspegi berriak sor daitezke edo puntu-hodei edo sare modura esportatu.

AKTIBOA KUDEATZEN DUEN ERAKUNDEA

CEIT
Harremanetarako pertsona:
Diego Borro Yágüez
dborro@ceit.es