Non-Invasieve Monitoring met Motion Magnification

DossierHT.KIEM.01.097
StatusLopend
Subsidie€ 40.000
Startdatum1 januari 2025
Einddatum2 februari 2026
RegelingKIEM HighTech 2024-2025
Thema's
  • Energietransitie en duurzaamheid
  • Sleuteltechnologieën en duurzame materialen
  • Bètatechniek
  • Sleuteltechnologieën 20-23

Dit project richt zich op de doorontwikkeling en toepassing van Motion Magnification, een AI-technologie die subtiele trillingen in videobeelden versterkt en analyseert zonder de noodzaak van fysieke sensoren. In de academische literatuur wordt Motion Magnification beschouwd als een lens waardoor we een wereld van trillingen kunnen zien die normaal onzichtbaar zijn met het blote oog. Deze veelbelovende technologie bestrijkt een breed spectrum aan toepassingsmogelijkheden, van de industriële sector tot de gezondheidszorg. Op basis van de vraagarticulatie van de partners van het L.INT lectoraat Industriële Digital Twins en het Maintenance Lab, richten wij ons in dit project tot het toepassen van de technologie binnen de onderhoudsindustrie en maakindustrie.
Het project wordt uitgevoerd in samenwerking met industriële partners zoals Holland Mechanics, Tempress Systems en IJskoud, die geconfronteerd worden met uitdagingen op het gebied van productieoptimalisatie en operationele efficiëntie. Het project zet zich in om deze systemen te verbeteren en efficiënter te maken door het inzetten van innovatieve technologieën zoals Motion Magnification. Het doel is het verminderen van productiviteitsverlies, kosten en technische storingen door geavanceerde analyses van trillingen en bewegingen te faciliteren.
De kern van het project bestaat uit het verbeteren van de analysecapaciteiten van Motion Magnification. Dit doen we door middel van visuele en AI-gestuurde tools, die sneller en nauwkeuriger inzicht bieden in de conditie van industriële systemen. Zo dragen we bij aan de verdere digitalisering en optimalisatie van productie- en onderhoudsprocessen.
Het project levert verschillende uitkomsten op, waaronder een omschrijving van de eisen en specificaties voor het platform en de hardwareconfiguratie, gevolgd door de ontwikkeling en optimalisatie van het platform, hardware-integratie, en dataverwerkingspipeline. Daarna wordt de technologie gevalideerd in een industriële omgeving met bijbehorende feedback. Het eindproduct wordt geïntegreerd met een geoptimaliseerde Maintenance Management oplossing. De bevindingen worden samengevat in een eindrapport met aanbevelingen voor de industrie en vervolgonderzoek.

Contactinformatie

Hogeschool van Amsterdam

Jurjen Helmus, contactpersoon

Consortiumpartners

bij aanvang project

Netwerkleden

bij aanvang project