ColMI

Partner Call offen bis: 28. Jänner 2022

Projektstart: Q1 2022

Zielsetzung

Ziel dieses Kooperationsprojekts ist die Evaluierung, Entwicklung und Optimierung eines Machine Learning (ML) Algorithmus zur Farbkalibrierung auf digitalen Scannern.

Ziel des Projektes ist die Evaluierung, Entwicklung und Optimierung eines Machine Learning (ML) Algorithmus, der eine stabile und universale Farbkalibrierung auf digitalen Scannern ermöglicht. Dies ist eine grundlegende Voraussetzung für innovatives Farbmanagement.

Ziele des Projektes sind:

  • Evaluierung von Algorithmen zur Farbkalibrierung anhand von vorläufigen Testdaten
  • Entwicklung und Optimierung des vielversprechendsten Algorithmus
  • Test der Farbkalibrierung mit verschiedenen Mustern und unterschiedlicher Hardware

Herausforderungen und Forschungsthemen:

  • Entwicklung eines geeigneten Algorithmus mit der angestrebten Genauigkeit
  • Optimierung der Leistung und Rechengeschwindigkeit des Algorithmus
  • Universeller Algorithmus (verschiedene Proben, Hardware)

Erwartete Ergebnisse

  • Erkennen, welche Parameter die Kalibrierung beeinflussen
  • Innovativer und universell einsetzbarer ML-Algorithmus zur Farbkalibrierung