Predisposizione di un Sistema di misura per le ispezioni visive automatizzate = Preparation of a Measurement System for Automated Visual Inspections

Oggi, l’industria manufatturiera sta facendo un uso sempre più crescente di metodi automatici di ispezione visiva. Questi sfruttano a loro volta metodi di intelligenza artificiale e di Machine Vision per identificare difetti del prodotto. L’attività di tesi è volta a integrare, in un sistema hardware di acquisizione di immagini basato su camere RGB per il controllo qualità per il laboratorio MInd4Lab del DIGEP, lo sviluppo di un software basato su metodi di intelligenza artificiale, per l’identificazione dei difetti su alcuni semplici casi studio selezionati di rilevanza industriale. In seguito ad un’analisi attenta della letteratura scientifica volta a introdurre i concetti teorici alla base della ricerca, il presente elaborato si è incentrato sull’implementazione del sistema di riferimento. In primo luogo, sfruttando un sistema fotogrammetrico composto da parti hardware e software, è stata effettuata la ricostruzione tridimensionale degli oggetti in esame. Successivamente, è stata definita una rete neurale convoluzionale in modo da rilevare e classificare automaticamente i difetti tramite l’elaborazione delle immagini. I risultati ottenuti in entrambe le due fasi, sono stati poi combinati per permettere il passaggio dall’immagine 2D rappresentante il difetto, alla sua ricostruzione 3D. In seguito, a partire da tali geometrie tridimensionali, sono state rilevate delle misure per mezzo di software specifici. Per concludere, sono stati eseguiti dei test d’ipotesi al fine di verificare la bontà di tali misure e di calcolare l’errore generato dal modello addestrato in modo da valutarne le prestazioni.