Trasformare l’Inventario delle Cabine Elettriche con la Computer Vision nel Settore Energetico, grazie a tecnologie di Robotica e Computer Vision = Transforming the Inventory of Electrical Substations in the Energy Sector with Robotics and Computer Vision Technologies

Questa tesi si concentra sull'applicazione si tecnologie di Robotica e Computer Vision per ottimizzare la gestione delle cabine elettriche nel settore energetico. Il problema principale affrontato riguarda l'ottimizzazione del processo di inventario e manutenzione delle infrastrutture elettriche. Tradizionalmente, questo compito richiede che gli operai leggano manualmente le targhette sulle apparecchiature per raccogliere informazioni, un'attività ripetitiva e soggetta a errori. La tesi propone di sostituire questo metodo con un sistema che, attraverso una semplice foto, permette di acquisire e interpretare automaticamente i dati, riducendo così il rischio di errori e migliorando l'efficienza operativa. Utilizzando strumenti avanzati offerti da Amazon Web Services (AWS), come Textract per il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e Bedrock per l'implementazione di modelli generativi, il lavoro propone un sistema automatizzato che integra la visione artificiale con processi robotici per migliorare la raccolta e l'interpretazione dei dati tecnici. Il progetto si articola in diverse fasi, iniziando con l'analisi e la valutazione di modelli OCR per l'estrazione dei dati da targhette elettriche, seguita dallo sviluppo di modelli personalizzati tramite AWS Rekognition e Textract. Successivamente, è stato sviluppato un modello generativo che sfrutta embedding per interpretare e contestualizzare le informazioni raccolte. Attraverso una serie di esperimenti e confronti tra diverse soluzioni tecniche, la tesi evidenzia come l'integrazione tra modelli OCR e generativi non solo aumenti la precisione dell'inventario, ma riduca in modo significativo i rischi operativi e i tempi di intervento nelle attività di manutenzione. I risultati ottenuti indicano che queste tecnologie, se opportunamente adattate, potrebbero essere applicate con successo anche in altri settori industriali per affrontare problemi analoghi.