
OBJETIVO
En este workshop, presentamos los conceptos esenciales de la espectroscopia industrial, incluyendo el hardware disponible y su integración con los algoritmos tratados en la primera parte del taller, con el objetivo de comprender los fundamentos básicos de Machine Learning y Deep Learning. Además, conoceremos la tecnología de espectroscopia NIR y su aplicación en la clasificación de alimentos en dos casos de estudio práctico.
CONTENIDO
1.- Conceptos básicos de IA y Machine Learning: neurona y redes neuronales, tipos de algoritmos utilizados, deep learning (redes neuronales convolucionales, clasificación y regresión.
2.- Espectrometría NIR: espectro NIR, cámaras multiespectrales vs hiperespectrales y matriciales vs lineales, iluminación halógena.
3.- Casos reales: alimentación (clasificación fruta-relación Brix cvon el NIR), industria (reciclajes plásticos- relación tipo de plástico con el NIR), Q&A.
PONENTE
Asier Izquierdo Etxaniz. Ingeniero de robótica.
Alejandro Carmona Martínez. Ingeniero en Electrónica Industrial y Automática.