Reto: NeumatIA

NeumatIA: Estimación del estado de hinchado de neumáticos en camiones basada en imagen

Tipo de reto

Reto

Modalidad

Colaborativo

Coordinador/es

Jaime Jiménez Gallego (jaime.gimenez@upct.es)

Descripción breve

El reto Lhicarsa-NeumatIA propone desarrollar una herramienta de software basada en imagen para la detección automática de neumáticos deshinchados en camiones de la flota de la empresa Lhicarsa, patrocinadora del reto. Además, se pretende explorar la detección de imperfecciones que pudieran existir en los neumáticos, tales como grietas, roturaciones o cualquier otra irregularidad relacionada con el mal estado de conservación.
Por tanto, el objetivo del reto es identificar de forma totalmente autónoma, a través de indicadores visuales, defectos en los neumáticos. De este modo, se persigue la motivación de la empresa Lhicarsa de: reducir el consumo de combustible, evitar averías en los vehículos, y prolongar la vida útil de neumáticos y camiones.
Para alcanzar dicho objetivo, los estudiantes integrarán técnicas de visión por computador e Inteligencia Artificial (IA). Los miembros del equipo del reto también serán los encargados de reunir y anotar un conjunto de imágenes para entrenamiento / validación / testing. Para ello, deberán desplazarse a las instalaciones de Lhicarsa en Cartagena. Además de las imágenes de las ruedas, los estudiantes contarán con la lectura de la matrícula del camión correspondiente, facilitada por Lhicarsa, que deberán utilizar primero para identificar el camión.

Producto, prototipo o resultado final esperado

El resultado esperado del reto será un prototipo de software capaz de clasificar las imágenes de los neumáticos en función de si están deshinchados, presentan algún defecto o no. Con fines demostrativos, se representará visualmente el proceso de detección del neumático y el etiquetado de su estado, fruto del análisis, superpuesto sobre la imagen.
El estado del neumático se actualizará automáticamente en una base de datos, en la que se vinculará a la matrícula del camión. Así, podría definirse un sistema de alarma preciso para informar de qué neumático, de qué vehículo específico y a qué hora ha presentado un problema.
El alcance del reto se limitaría a un prototipo que demostrase la viabilidad de cumplir el objetivo por medio de la metodología propuesta. Por tanto, no se espera en ningún caso un producto final cerrado, preparado para la integración directa en las instalaciones de Lhicarsa.

Competencias a adquirir por los estudiantes

Los estudiantes desarrollarán competencias técnicas en visión por computador e IA aplicadas a un caso práctico real. Así, aprenderán a utilizar las herramientas más avanzadas de procesamiento de imagen, basadas en modelos de IA, que actualmente presentan un enorme potencial y flexibilidad para su uso en cualquier ámbito de la industria.
La toma de datos en las instalaciones de Lhicarsa también será una oportunidad para aprender acerca de la tecnología de los vehículos con los que cuenta la empresa de la mano de profesionales.
El carácter práctico del reto, con una orientación clara a la futura implementación del sistema en el flujo de trabajo de una empresa como Lhicarsa, acercará a los estudiantes a un entorno de trabajo real. De este modo, deberán validar decisiones, ajustar modelos y algoritmos a datos reales, interpretar resultados con profesionales expertos y observar
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directamente cómo responde el prototipo ante casos prácticos. Todo ello permitirá a los miembros del equipo desarrollar competencias en diseño iterativo y evaluación de prototipo.
Además, en el transcurso del reto se fomentarán habilidades transversales como trabajo en equipo, pensamiento crítico, gestión ágil y presentación pública de resultados, culminando en un prototipo capaz de ser mostrado y explicado en la Feria de Retos UPCT.

Composición esperada del equipo

El equipo estará formado por estudiantes de la UPCT con un perfil tecnológico. Se buscan especialmente estudiantes de último curso de titulaciones como Grado en Ingeniería en Tecnologías Industriales, Grado en Ingeniería Mecánica, u otros grados, máster o doctorado con conocimientos en programación, visión por computador e IA.
Sin embargo, no es necesario que cada persona domine todas las áreas, sino que el conjunto lo cubra y haya interés en la consecución del reto, voluntad de aprender, liderazgo y capacidad de planificación.
Se espera un tamaño total de equipo de entre 3 y 5 personas.

Colaboraciones externas previstas (opcional)

El reto contará con la colaboración de la empresa Lhicarsa, que actuará como patrocinador, además de facilitar el acceso a sus instalaciones para la toma de datos y captura de fotos para el reto, y de proveer asesoramiento en la anotación de las imágenes de los neumáticos.