Grant: Applied Research and Development Grants - Level 1
C.E.G.E.P. Lévis-Lauzon
$25,000.00
Système de vision artificielle pour la détection et la catégorisation de défauts sur des feuilles de mélamine
EF 2018-19
Résumé
Le projet consiste au développement d'algorithmes de vision artificielle dans le but de détecter et de catégoriser des défauts sur des panneaux de mélamines ayant différents finis de surfaces (surfaces unies ou texturées).
Programme
Applied Research and Development Grants - Level 1
Bénéficiaire
Emplacement
Quebec, Canada
Type
Grant
Source
NSERC's Awards Data
Tel que publié
Application id
530192-2018
Name nom
Goulet, Lucie
Department département
Siège social
Organization id
21757
Institution établissement
C.E.G.E.P. Lévis-Lauzon
Province en
Québec
Province fr
Québec
Country en
CANADA
Country fr
CANADA
Fiscal year exercice financier
2018
Competition year année de concours
2018
Award amount
25000
Program id
CARD1
Program name en
Applied Research and Development Grants - Level 1
Program name fr
Subventions de recherche et développement appliquée - niveau 1
Group en
Research partnerships programs
Group fr
Programmes de partenariat
Committee code
1561
Committee name en
Applied Research and Development Grants
Committee name fr
Subventions de recherche et développement appliquée
Area of application code
503
Area of application group en
Manufacturing processes and products
Area of application group fr
Procédés et produits industriels
Area of application en
Wood, wood products and paper
Area of application fr
Bois, produits du bois et papier
Research subject code
2800
Research subject group en
Artificial intelligence
Research subject group fr
Intelligence artificielle
Research subject en
Artificial intelligence (computer vision, use2603)
Research subject fr
Intelligence artificielle (vision artificielle, utiliser 2603)
Partie
1
Nb partie
1
Application title
Système de vision artificielle pour la détection et la catégorisation de défauts sur des feuilles de mélamine
Keyword
NSERC
Application summary
Le projet consiste au développement d'algorithmes de vision artificielle dans le but de détecter et de catégoriser des défauts sur des panneaux de mélamines ayant différents finis de surfaces (surfaces unies ou texturées).
