Reference number : 172-2019-2020-Q4-947599, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The University of Western Ontario, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : London, recipient postal code : N6G 1G9, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : DEVELOPMENT OF A GENERALIZED SEMI-SUPERVISED PREDICTIVE FRAMEWORK FOR COBOTIC FINISHING APPLICATIONS, agreement title french : DÉVELOPPEMENT D’UNE PLATEFORME PRÉDICTIVE GÉNÉRALISÉE SEMI-SUPERVISÉE POUR LES APPLICATIONS ROBOTIQUES DE FINITION, agreement number : 947599, agreement value : 283855.0, agreement start date : 2020-03-31, agreement end date : 2023-03-31, description english : Robotic based processing is a very attractive option for manufacturers due to the flexibility and re-configurability of the systems as business and market demands change. Within the robotic space, collaborative robots further extend the flexibility of traditional robotized systems by incorporating highly sensitive internal sensors to better perceive the environment around it. These sensors can be used to provide a source of time-series signals representing the process. This project will look to develop a generalized semi-supervised machine learning based predictive framework to estimate the surface roughness of a machine finished component to better improve the efficiency of robotic finishing applications. With an accurate predictor of the surface roughness derived from the processing data provided by the collaborative robot, requirements for additional external inspection can be reduced or removed. A fundamental component of the project is to ensure generalization of the framework, allowing for extendibility into other collaborative robotic manufacturing processes., description french : L’application de la robotique aux chaînes de production est une approche très intéressante pour les manufacturiers, car elle confère aux systèmes la flexibilité et la configurabilité permettant une adaptation aux besoins du marché et des affaires. Dans l’espace robotique, les robots collaboratifs étendent encore davantage la flexibilité des systèmes robotisés traditionnels en introduisant des capteurs ultra-sensibles capables de mieux percevoir les conditions environnementales. Ces capteurs peuvent être utilisés comme sources de séries temporelles de données représentant le processus. Ce projet vise à mettre au point une plateforme prédictive basée sur la technique d’apprentissage automatique généralisée pour évaluer la rugosité d’un composant usiné fini afin d’améliorer l’efficacité des applications robotiques axées sur la finition. Avec un tel outil de prédiction précise de la rugosité basé sur les données de traitement fournies par les robots collaboratifs, il sera possible de réduire ou d’éliminer les étapes d’inspection externe. Une composante fondamentale du projet consiste à faire en sorte que la plateforme soit généralisable et donc applicable à d’autres processus manufacturiers robotisés., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : This agreement has been amended 1 time(s). The total amended value is 25,000 dollars., additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois La valeur totale des modifications est de   25 000 dollars., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada