Laboratorio AI2S
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Laboratori interni: Unsupervised Machine Learning | Artificial Vision and Machine Learning | Machine Learning and Data Analytics

Laboratorio AI2S esterni
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Laboratorio AI2S interni
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Laboratorio Artificial Vision and Machine Learning - AVML

Il Laboratorio di  Artificial Vision and Machine Learning (AVML), nasce da una collaborazione di ricerca tra l’Ateneo e il Digital Innovation Hub (DIH) di Confindustria Udine e IP4FVG.  Nel laboratorio si studiano algoritmi di Visione Artificiale basati su tecniche di elaborazione di immagini e video e su tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale e Deep Learning. L’obiettivo principale delle attività di ricerca del laboratorio sono quelle della visual inspection in tempo reale sui prodotti analizzati direttamente durante il ciclo produttivo dell’azienda. In tale laboratorio saranno sviluppati specifici Case Study proposti dalle aziende del territorio regionale che diventeranno poi Dimostratori permanenti a disposizione del DIH di Udine.

Sede: Modulo n. 12 - Università degli Studi di Udine, Via Sondrio 2, 33100 Udine
Telefono: 0432/558341
Persona di contatto: Gian Luca Foresti

  • PC Dell Precision 5820 con NVIDIA RTX 3090
  • Portatili Lenovo X1 Carbon
  • 1 server (Dell Precision 5820 Tower X-Series, Core i9-10980XE – 18 cores, 128 GB Ram)
  • 2 client pc (HP ProDesk 400 G7, Core i7-10700 – 8 cores, 16 GB Ram)
  • Single Board Computers:
    • 2x Raspberry Pi 3
    • 2x Raspberry Pi 4
    • 1x Raspberry Pi Zero
    • 1x Orange Pi
    • 1x Mini PC Stick NV41S Intel-based
  • Sensori video per acquisizione immagini in tempo reale

Il laboratorio fornisce servizi di consulenza alle imprese riguardo alla progettazione, configurazione ed utilizzo di sistemi di visione artificiale in ambiente industriale con particolare riferimento al riconoscimento e alla classificazione di difetti in oggetti reali (visual inspection) direttamente durante il ciclo produttivo dell’azienda. Tali tecniche consentiranno alle aziende di eliminare con facilità dalla distribuzione prodotti con difetti, ridurre gli sprechi di materie prime e ottimizzare il ciclo produttivo.