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Proyectos

Descubre cómo ayudamos a nuestros clientes a mejorar sus procesos y productos y mejorar la competitividad de su negocio.

IA4Q

Investigar e industrializar la implantación de tecnologías punteras en la inspección de calidad a través de 19 proyectos centrados en el desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial.

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Materiales y Ensayos

Mejoramos las propiedades del plástico y conseguimos 160º de ángulo de contacto con agua sin modificar el proceso productivo, ni añadir recubrimientos.

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Materiales y Ensayos

Desarrollamos un recubrimiento orgánico basado en grafeno para mejorar la hidrofobicidad de un plástico con alta resistencia a la abrasión y a los agentes químicos.

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Valorización de restos de textiles para la fabricación de paneles compactos. Desarrollo del proceso industrial de valorización de estos textiles y sus parámetros.

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Materiales y Ensayos

Analizamos los factores y realizamos varias caracterizaciones para conocer las causas de la rotura de una pieza plástica que se usa en fotocélulas. Utilizamos técnicas como FTIR, TGA ó DSC.

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Materiales y Ensayos

Mejoramos las superficies plásticas en contacto con alimentos a través de recubrimientos para reducir el esfuerzo tanto en tiempo como en el detergente necesario.

Potencia

Materiales y Ensayos

Desarrollo, diseño y puesta a punto de ensayos para caracterizar palas de pádel de forma objetiva y cuantitativa.

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Materiales y Ensayos

Ensayos como abrasión, UV, condensación, anti-graffiti o de productos de limpieza fueron necesarios para replicar el envejecimiento acelerado de los materiales de nuestro cliente.

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Materiales y Ensayos

Diseñamos un método de ensayo cuantitativo de las propiedades antihuella para aceros inoxidables.

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Materiales y Ensayos

Utilizamos FIB-SEM y XPS para caracterizar defectos en capas finas metálicas de piezas de alta joyería y buscar el origen del fallo.

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Materiales y Ensayos

Utilizamos FIB-SEM, rayos X y energía superficial para caracterizar y buscamos las causas de defectos en capas de cromo por cambios en los productos químicos de su proceso de producción.

Clasificación residuos por vision

Desarrollamos el algoritmo de visión artificial basado redes neuronales del separador óptico para la clasificación e identificación automática de los residuos de interés para plantas de selección.

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